Complex processing of navigation information to ensure group use of UAVs

Abstract

One of the key problems in organizing a group UAV flight is ensuring safe maneuvering, especially in a dense formation. The satellite navigation system that most UAVs are equipped with cannot provide sufficient accuracy in determining coordinates to carry out a safe group flight. This article examines the method of complex processing of navigation information as one of the options for organizing safe control of a group of UAVs in close formation. The essence of the method lies in the complex use of navigation information received not only from standard navigation systems, but also from an onboard local navigation system organized among the members of the UAV group. As an onboard local navigation system, it is proposed to use a system in which the method of symmetrical two-way bidirectional measurement is used to measure the distance between UAVs. To measure the azimuth and elevation of neighboring UAVs, the method of angular superresolution in a ring antenna array based on the MUSIC algorithm is used. The complex processing procedure includes filtering of input data by a cut-off threshold, weighted averaging of centered navigation parameters and optimal processing using the Kalman filter (combining data from all sources, smoothing them and forecasting gaps in the output of navigation information).

• group application of UAVs
• local navigation system
• method of symmetrical two-way bidirectional distance measurement
• MUSIC angular super-resolution method
• kalman filter

Аннотация (на русском)

Комплексная обработка навигационной информации для обеспечения группового применения БПЛА

Одной из ключевых проблем организации группового полета БПЛА является обеспечение безопасного маневрирования, особенно при работе в плотном строю. Спутниковая навигационная система, имеющаяся на большинстве БПЛА, не может обеспечить достаточную для осуществления безопасного группового полета точность определения координат. В данной статье рассматривается метод комплексной обработки навигационной информации как один из вариантов организации безопасного управления группой БПЛА в плотном строю. Суть метода заключается в использовании навигационной информации, получаемой не только от стандартных навигационных систем, но от бортовой локальной навигационной системы, имеющейся у членов группы БПЛА. В качестве бортовой локальной навигационной системы предлагается использовать систему, которая для измерения расстояния между БПЛА использует метод симметричного двустороннего двунаправленного измерения, а для измерения азимута и угла места соседних БПЛА - метод углового сверхразрешения в кольцевой антенной решетке, основанный на алгоритме MUSIC. Процедура комплексной обработки включает в себя фильтрацию входных данных по порогу отсеивания, взвешенное усреднение центрированных навигационных параметров и оптимальную обработку с помощью фильтра Калмана (объединение данных со всех источников, их сглаживание и прогноз при пропусках в выдаче навигационной информации).

For citation

References

1. Vásárhelyi G. et al. Optimized flocking of autonomous drones in confined environments // Science Robotics. - 2018. - Т. 3. - №. 20. - С. eaat3536. https://www.doi.org/10.1126/scirobotics.aat3536
2. Garin E.N. et al. The organization and short-range navigation radio systems structure based on pseudosatellites // 2018 Moscow Workshop on Electronic and Networking Technologies (MWENT). - IEEE, 2018. - P. 1-5. https://www.doi.org/10.1109/MWENT.2018.8337232
3. Gladyshev A.B. et al. Research of accuracy characteristics of measurement of coordinates in the ground-based radionavigation system based on pseudosatellites // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. - IOP Publishing, - 2019. - V. 537. - №. 5. - P. 52011. https://www.doi.org/10.1088/1757-899X/537/5/052011
4. Гладышев А.Б. и др. Определение взаимного местоположения беспилотных воздушных судов, действующих в составе группы // Журнал Сибирского федерального университета. Техника и технологии. - 2025. - Т. 18. - №. 5. - С. 649-659.
5. Сухов И.А., Акимов В.П. Метод повышения разрешающей способности пеленгатора с кольцевой антенной решеткой при использовании алгоритма MUSIC // Информатика, телекоммуникации и управление. - 2013. - №. 3 (174). - С. 19-25.
6. Сухов И.А., Акимов В.П. Применение алгоритма MUSIC в пеленгаторах с кольцевыми антенными решетками из направленных элементов // Информатика, телекоммуникации и управление. - 2012. - №. 5 (157). - С. 45-49.
7. Фомичев А.В., Тань Л. Разработка алгоритма быстрой компенсации погрешностей комплексированной инерциально-спутникой системы навигации малогабаритных беспилотных летательных аппаратов в условиях сложной среды // Машиностроение и компьютерные технологии. - 2015. - №. 10. - С. 252-270. https://www.doi.org/10.7463/1015.0821641
8. Fu M. et al. Weighted average indoor positioning algorithm that uses LEDs and image sensors // Photonic Network Communications. - 2017. - V. 34. - №. 2. - P. 202-212. https://www.doi.org/10.1007/s11107-016-0682-8
9. Bruce P., Gibbs A. Advanced Kalman filtering, least-squares and modeling: a practical handbook. John Wiley & Sons, inc. 2011. 605 p.
10. Feng S., Murray-Smith R. Fusing Kinect sensor and inertial sensors with multi-rate Kalman filter // IET Conference on Data Fusion & Target Tracking 2014: Algorithms and Applications. - Stevenage UK: IET, 2014. - С. 2.3. https://www.doi.org/10.1049/cp.2014.0527