Ứng dụng thuật toán tự tổ chức nâng cao chất lượng xử lý tín hiệu của bộ đo cao liên kết

Đo lường – Tin học 
 P. Đ. Thỏa, , T. N. Hưởng, “Ứng dụng thuật toán tự tổ chức  bộ đo cao liên kết.” 382 
ỨNG DỤNG THUẬT TOÁN TỰ TỔ CHỨC NÂNG CAO CHẤT 
LƯỢNG XỬ LÝ TÍN HIỆU CỦA BỘ ĐO CAO LIÊN KẾT 
Phạm Đức Thỏa1*, Nguyễn Quang Vịnh1, Nguyễn Xuân Căn2, Trần Ngọc Hưởng3 
Tóm tắt: Trong một số trường hợp các bộ đo cao liên kết sử dụng bộ lọc 
Kalman cho ta kết quả tốt về nâng cao độ chính xác và độ tin cậy. Tuy nhiên, khi 
điều kiện bay biến động, thời gian bay dài thì bộ lọc Kalman không phải luôn duy 
trì tính hiệu quả. Trong thời gian nào đó, thông tin tiên nghiệm của các phép đo 
cuối trong khoảng thời gian làm việc trước đó không đầy đủ, thuật toán ước lượng 
sai số đối với các tham số trạng thái không đạt độ chính xác mong muốn dẫn đến 
thuật toán lọc không hội tụ. Để giải quyết bài toán trên nhằm đảm bảo bộ đo cao 
luôn làm việc chính xác, nhóm tác giả đã xây dựng và minh chứng một trường hợp 
cụ thể sử dụng thuật toán tự tổ chức. Kết quả mô phỏng cho thấy tính đúng đắn 
của thuật toán đề ra. 
Từ khóa: Đo cao liên kết, Thuận toán tự tổ chức, Dẫn đường quán tính. 
1. ĐẶT VẤN ĐỀ 
Hiện nay, các thiết bị bay (TBB) hiện đại luôn được trang bị hệ thống dẫn đường quán 
tính (HTDĐQT) với độ chính xác cao. Đối với kênh cao của hệ thống này luôn mất ổn 
định, gây sai số lớn, nếu không được các bộ đo cao khác hỗ trợ thì sai số đo cao sẽ tích lũy 
lớn dần theo thời gian. Rất nhiều công trình nghiên cứu nhằm nâng cao chất lượng kiểm 
soát độ cao bay, đa phần các nghiên cứu trong nước [1] [2] [3] và ngoài nước [5] [6] chỉ 
dừng lại khẳng định độ chính xác được nâng cao trong xử lý tín hiệu trong các bộ đo cao 
liên kết. Trong những năm gần đây, một số công trình nghiên cứu trên thế giới được công 
bố [8] [9] có đề cập đến vấn đề lựa chọn cấu trúc tối ưu cho xử lý tín hiệu, kết quả chỉ 
dừng lại ở công bố lý thuyết chưa tường minh. Tuy nhiên, bài toán đánh giá mức độ quan 
sát được cho các biến trạng thái, kết hợp với thuật toán tự tổ chức (TTC) xây dựng mô 
hình dự đoán cho bộ đo cao liên kết, để nâng cao chất lượng xử lý tín hiệu đo cao vẫn 
chưa có công trình nào được công bố. Để minh chứng cho thuật toán trên, lấy mô hình bộ 
đo cao liên kết quan tính vô tuyến (QT –VT), trong đó bộ đo cao quán tính (ĐCQT) làm 
bộ đo cơ sở, chúng tôi tiến hành xây dựng mô hình và các thuật toán mới (thuật toán đánh 
giá lựa chọn tham số độ cao) nhằm hiệu chỉnh các tham số cho ổn định kênh cao HDĐQT. 
2. XÂY DỰNG SƠ ĐỒ CẤU TRÚC VÀ THUẬT TOÁN XỬ LÝ 
2.1. Mô hình mẫu tín hiệu đầu vào của bộ đo cao 
Đối với kênh cao của HTDĐQT, sai số đo cao bao gồm sai số cảm biển, nhiễu và sai số 
tính toán. Các sai số này nếu không được bù khử thì sẽ tích lũy lớn dần theo thời gian. Đặc 
biệt sai số ngẫu nhiên bao gồm sai số đo gia tốc và sai số theo tốc độ trôi ngẫu nhiên của 
con quay cần được đánh giá ước lượng sao cho kết quả đạt được tối ưu nhất. 
Khi bỏ qua mối liên quan chéo giữa các kênh của khối đo quán tính (KĐQT) hệ ĐCQT 
sẽ có gia tốc kế định hướng thẳng đứng được đặt trên đế. Với TBB có yêu cầu cao về điều 
khiển phải sử dụng các con quay có chất lượng cao (sai số y nhỏ) thì các sai số đưa vào 
hệ thống định vị đế sẽ nhỏ hơn đáng kể so với các thành phần sai số khác. 
Khi đó, mô hình các sai số ĐCQT sẽ được viết bằng phương trình vi phân đơn giản 
hơn [7]. 
Nghiên cứu khoa học công nghệ 
Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số Đặc san FEE, 08 - 2018 383
V
2
.
.
a
g
H
g
V H a g
R
a a u
g g u


 
   
 
  




 (1) 
Trong đó: 
a g a g1 , 1 ; ,      là khoảng tương quan của các sai số ya t và g t ;
a gu , u  là các dạng nhiễu trắng với kỳ vọng toán học bằng không và hàm tương quan 
a au u
2 2
a gt 2 ( ); t 2B t B )t(       
. 
Sự thay đổi độ cao QTH t H t  với sai số gia tốc kế a t và sai số đo tính bất 
định g t đóng vai trò lớn trong tính sai số. 
Mặt khác, đối với ĐCVT trên TBB hành trình chủ yếu ở dạng điều tần liên tục. Nguyên 
nhân gây sai số trong xử lý tín hiệu tại đầu ra chủ yếu vẫn là độ chệch ước lượng ( CMH t
). Các sai số động lực học và sai số dụng cụ có giá trị nhỏ hơn rất nhiều do có thể khắc 
phục được nên ở bài toán này chúng ta không xét tới. 
Trong ĐCVT điều tần liên tục, độ giữ chậm tín hiệu theo tần số sườn trước 
H ST  
của phổ Gδ(ω), tín hiệu phách và cực đại ΩM của đường bao phổ Q(ω) (phương pháp cục 
bộ) theo tâm năng lượng của đường bao Q(ω) tín hiệu phách, tương ứng với tần số ΩTT 
hoặc mô men bậc hai mô tả đường bao Q(ω) (phương pháp tích phân), ứng với tần số 
trung bình Ωck. 
Hình 1. Mô hình tín hiệu ĐCVT điều tần theo các mức ước lượng. 
Ở đây 
dc là độ sâu điều chế; ,TT Mt t chính là giá trị độ giữ chậm tín hiệu phách và cực 
đại, nó sẽ chệch so với độ giữ chậm của sườn trước STt . Độ chệch có thể được tính trước 
bằng cách hiệu chỉnh tương ứng. 
Việc thay đổi quỹ đạo loại bề mặt phản xạ thay đổi và độ liệng, độ tà thay đổi. Khi đó, 
hệ số định hướng độ rộng giản đồ tán xạ ngược của bề mặt các đặc trưng của tín hiệu phản 
xạ cũng như các độ giữ chậm không thể tính trước và hiệu chuẩn được. Lúc đó, độ chệch 
ước lượng độ cao sẽ là quá trình dao động ngẫu nhiên thay đổi chậm CMH t . Hàm tương 
quan của nó có thể mô tả ở dạng [7]: 
CM
2
H CM CMB exp     (2) 
Ở đây 2
CM là phương sai độ chệch ước lượng; CM là khoảng tương quan. 
Quá trình CMH t được thể hiện ở dạng quá trình Markov chuẩn và do đó nó thỏa mãn 
phương trình vi phân tuyến tính bậc nhất với các hệ số ngẫu nhiên: 
Đo lường – Tin học 
 P. Đ. Thỏa, , T. N. Hưởng, “Ứng dụng thuật toán tự tổ chức  bộ đo cao liên kết.” 384 
CM
CM CM CM HH t H t u t  

 (3) 
Ở đây, 
CMCM CM H
1 ;u t  là tạp trắng hình thành với kỳ vọng toán bằng 0 và hàm 
tương quan: 
  
H CM CMCM
2
u H H CM CMB m u t u t 2 t        (4) 
Để xác định các giá trị CM và CM , cần phải biết thông tin tiên nghiệm và quỹ đạo bay. 
Giá trị 
CM được xác định bởi các kích thước hình học của mức trung bình bề mặt với phân 
bố địa hình khác nhau. 
2.2. Phương pháp xây dựng mô hình dự đoán 
Ta xét trường hợp khi chế độ làm việc otonom của HTDĐQT thì hệ ĐCQT với các 
tham số luôn được hiệu chỉnh từ các bộ đo cao bên ngoài. Tại thời điểm tA nào đó tín hiệu 
độ cao từ thiết bị đo cao bên ngoài không đảm bảo độ tin cậy cho hiệu chỉnh cho ĐCQT 
như bị chế áp bởi nhiễu, các điều kiện ngoại cảnh tác động, TBB chuyển động phức tạp  
lúc này các mô hình tiên nghiệm trở nên không phù hợp với quá trình thực của sự biến 
thiên sai số của ĐCQT của bộ đo cao liên kết làm việc trước thời điểm tA thì có thể tiến 
hành hiệu chỉnh hệ dẫn đường gián tiếp bằng các thuật toán ngoại suy. Để xây dựng mô 
hình dự đoán trong khoảng thời gian A Bt t , chúng ta sử dụng thuật toán ngoại suy các 
giá trị nhận được trước thời điểm tA (zi = z1,z2,z3,,zN) lấy từ bộ đo cao liên kết (hình 2). 
Thuật toán này thực hiện việc dự đoán các sai số hệ ĐCQT sau đó ước lượng được dự 
đoán các sai số đưa tới đầu ra và tiến hành bù các sai số của hệ ĐCQT. 
Hình 2. Tổng quan về phương án xây dựng mô hình dự đoán. 
Trong đó: TT XDMH là thuật toán xác định mô hình; TTDĐ là thuật toán dự đoán. 
2.3. Ứng dụng thuật toán TTC cho bộ đo cao liên kết QT-VT 
2.3.1. Phương án xây dựng thuật toán TTC 
Trong một khoảng làm việc của bộ đo cao liên kết, với các nghiên cứu trước [2] [3] [8] 
[9] cần nhớ tập các phép đo bao gồm một số phép đo cuối cùng, Khi các điều kiện bay 
thay đổi do một nguyên nhân nào đó (thay đổi các dải độ cao khác nhau, mức trung bình 
bề mặt biến đổi hay tác động của nhiễu tích cực hay tiêu cực) việc dự đoán sai số trạng 
thái của đối tượng cơ động với việc sử dụng các mô hình toán tiên nghiệm là không thể 
thực hiện được. Vấn đề này được giải quyết nhờ sử dụng thuật toán TTC. 
Thuật toán TTC cho phép xây dựng mô hình toán học không cần có thông số tiên 
nghiệm các quy luật thay đổi của biến trạng thái cần khảo sát. Khi thiết kế mô hình toán, 
Nghiên cứu khoa học công nghệ 
Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số Đặc san FEE, 08 - 2018 385
phải luôn kết hợp với tập hợp các tiêu chuẩn lựa chọn, và cuối cùng lựa chọn mô hình tối 
ưu nhất [8]. 
 Lưu đồ của thuật toán TTC được thể hiện như hình 3: 
Hình 3. Lưu đồ thuật toán TTC xử lý tín hiệu độ cao. 
Tập hợp các hàm cơ sở: Dựa vào các thông tin tiên nghiệm đã có sẽ cho phép giới hạn 
các hàm cơ sở, theo hướng biến thiên có thể cho phép lựa chọn đúng các hàm cơ sở sử 
dụng hàm hướng tuyến tính, phương trình sai phân, dãy Volterra. 
Đánh giá các mô hình và chọn ra các mô hình tốt nhất: Tính tiên quyết phải tuân theo 
các tiêu chuẩn đánh giá thuật toán TTC như: tiêu chuẩn đồng đều (∆() = ∑ (
 −∈
)2/∈2→ với  là giá trị mẫu,  là giá trị có được từ mô hình), tiêu chuẩn 
dịch chuyển cực tiểu (
 = ∑ (
 − 
)/ ∑ 

∈∈ → , ở đây chia mẫu từ N 
điểm thành hai phần:  và , tương ứng 2 mô hình là A và B với đầu ra là 
 và 
 và 
hệ số 
 và 
), tiêu chuẩn cần bằng  
Nâng cao độ phức tạp mô hình: Giả sử phương trình mô tả đủ của một đối tượng. 
 p 1 2 nf f x , x ,...., x (5) 
Ta tiến hành thay đổi mô tả theo hàng loạt các tổ hợp khác theo nhóm các đối số: 
 1 1 1 2 2 2 1 3 1, , , ,....., , ;p p n ny f x x y f x x y f x x với 2np C 
 1 1 1 2 2 2 1 3 1, y , z , y ,....., z , y ;q q p pz f y f y f y với 2pq C (6) 
Việc phức tạp hóa các mô hình phải tuân thủ các hàm fi là như nhau trong tất cả các 
phương trình và các mô hính sau phải mô tả toàn phần ở dạng chung đối với các mô hình 
thiết lập trước. 
2.3.2. Bộ đo cao liên kết ứng dụng thuật toán TTC 
Trong các ứng dụng thực tế, cần phải biết khả năng quan sát một cách hiệu quả mỗi 
phần tử cụ thể của véc tơ trạng thái. Muốn vậy ta đưa ra khái niệm số đo hoặc là mức độ 
quan sát được của mỗi phần tử cụ thể của biến trạng thái. Về quan điểm độ chính xác ước 
lượng, mức độ quan sát được В.Н. Афанасьев и К.А. Неусыпин khảo sát đã xác định tỷ 
số phương sai của phần tử bất kỳ của véc tơ trạng thái và phương sai của véc tơ trạng thái 
được đo trực tiếp có tính tới phương sai của tạp đo. 
Tiêu chuẩn mức độ quan sát được có dạng: 
2i
0
i
0 2i *i
E x R
D
E y R
 (7) 
Ở đây 
2iE x 
là phương sai phần tử thứ i tùy ý của véc tơ trạng thái. 
2iE y 
 là phương sai véc tơ trạng thái được đo trực tiếp. 
386
đư
đảo của ma trận quan sát 
tử bất kỳ của véc t
đo. Bi
trạng thái.
mức độ quan sát đ
trạng thái có một mức ng
đư
thu
hiện xây dựng mô h
thu
ứng đ
giá các bi
lượng không đảm bảo. 
hình 4.
ước l
thu
độ cao. Cụ thể h
HDĐQT trên cơ s
hành xây d
R E ..... .R
ợc xác định bởi các hệ số 
Khi ti
Khi đ
ợc xác định trong quá tr
ật toán biến thể của bộ lọc Kalman. Ở giai đoạn l
ật toán tự tổ chức khi khả năng mức độ qua
Sơ đ
H 
ật toán TTC.
Để kiểm nghiệm đánh giá tính 
*i *i 2 2 2  
ểu thức (7) để đánh giá về l
ược hoặc thông tin ti
ồ cấu trúc bộ đ
- T
ượng ĐCQT; 
3. MÔ PH
ến h
ộ chính xác 
ến trạng thái thông qua bộ lọc Kalman không thể đáp ứng đ
hông tin đ
ựng ph
P. Đ. Th
ành m
Hình 4.
2
ỎNG ĐÁNH GIÁ TÍNH CHÍNH XÁC BỘ ĐO CAO LI
ơn là nâng cao ch
ỏa, , T. N. H
ỗi b
ơ tr
ược của nó không đạt ng
ộ cao thực tế cần đo; x
Δ l
ở các mô h
ương tr
1 2 n 0
ạng thái tạp đo dẫn xuất đ
ư
ình các sai s
Sơ đ
à đánh giá m
ỨNG DỤNG THUẬT TOÁN TỰ TỔ CHỨC
O H H H
ước đo th
ớc l
ư
o cao liên k
ồ cấu trúc bộ đo cao li
ình tr
  
ượng các véc t
ỡng xác định 
ình nghiên c
ên nghi
αi; 
ình sai s
ạng
ưởng
trong đó 
ì cư
ố hệ ĐCQT trong xử lý li
ệm ban đầu không đầy đủ th
ưu vi
ất l
 thái d
, “
ờng độ tạp h
ượng tính quan sát đ
ết QT
ức độ quan sát đ
ư
ố của các bộ đô cao theo ph
Ứng dụng thuật toán tự tổ chức  bộ đo cao li
 là t
....
ứu thử ng
k
ệt 
ợng hiệu chỉnh các tham số trạng thái của k
ạng rời rạc có dạng [2]:
k k 1 k 1x x w
ạp đo dẫn suất có ph
αi (i=1,2,,n) là hàng th
ơ tr
ư
Δ0 
-VT s
 – V
của thuật toán TTC trong xử lý li
  
n
ạng 
ỡng. Mức độ quan sát đ
theo t
ử dụng thuật toán TTC đ
éc tơ sai s
1 T 
ình thành là khá
ược xác định từ các phép đo qua mỗi b
ừng dải độ cao ở điều kiện bay cụ thể, 
hi
n sát đư
ên k
, 
thái không đ
ệm TBB. Sử dụng thuật toán TTC l
ết sử dụng thuật toán TTC.
ư
àm vi
ố của hệ ĐCQT; 
ợc; 
ược của từng th
ệc ban đầu của thuật toán thực 
ên k
ợc các biến trạng thái không đáp 
xˆ k véc tơ sai s
ương sai c
c nhau, đ
ạt y
ết tín hiệu. Việc ứng dụng 
ì ch
ứ i của ma trận nghịch 
êu c
ư
ất l
ương tr
ợc của biến các biến 
ư
ược độ chính xác 
Đo lư
ủa phần tử thứ i 
ối với mỗi phần 
ành ph
ầu, t
ợng của việc đánh 
ược thể hiện tr
kxˆ
ố 
ình (1),
ờng 
ương 
 - Véc 
ước l
ÊN K
ên k
ết tín hiệu 
– Tin h
ên k
ần véc t
ứng với 
tơ sai s
ượng của 
ẾT
ênh cao 
 (3) ti
ư
ư
ọc
ết.”
ớc 
ơ 
àm 
ớc 
ên 
ố 
ến 
(8)
Nghiên cứu khoa học công nghệ 
Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số Đặc san FEE, 08 - 2018 387
với: 
k
CM
H
V
x a
g
H





 ,
1 0 0 0
2 / 1 0
0 0 1 0 0
0 0 0 1 0
0 0 0 0 1 CM
T
gT R T T
T
T
T


  
 , 
2 2
0 0 0
0
1 0 0
0 1 0
0 0 1CM
T T
T T
T T
T T


  
Phương trình véc tơ trạng thái được đo: 
k k kz Hx v (9) 
Ta sử dụng cách tiếp cận vô hướng không mất đi tính tổng quát của cách đặt bài toán 
khi ta giả sử rằng các véc tơ trạng thái được đo, nghĩa là  H 1 0 0 0 1 . Chia mỗi 
bước đo thành 5 nhịp và mô tả các phép đo này qua véc tơ trạng thái dạng ma trận: 
* *
1= Oxz v (10) 
Theo công thức (7). 
2 2 2 2
32 2 2 2 2 2
2 42 2 2
53 54
1 0 0 0 1
1 0 0 1
2 1 2 (T 1)
6 / 1 2 2 / 1 2 1 2 1 1
2 / 1 8 / 4 2 / 1 1
CM
CM
CM
CM
T T
gT R T T T
O
gT R T T gT R T T T T T T T
gT R T g R T gT R O O T


  

 22 2 2 253 2 2 2 / 1 1O T T T gT R T T 
 22 2 2 254 2 2 2 / 1 1O T T T gT R T T  
Phương sai tạp đo dẫn xuất được tính: *i 2 2 2
i1 i2 i5 0R ..... .R 
; với 
i1 i2 i5, ,....., là hàng 
thứ i của ma trận O-1. 
Tiến hành mô phỏng bán tự nhiên ước lượng dự đoán sai số đối với các mô hình thực tế 
đánh giá trạng thái trong bộ đo cao liên kết QT-VT, so sánh giá trị ước lượng các véc tơ 
trạng thái khi sử dụng bộ lọc Kalman thích nghi và ước lượng dự đoán bằng thuật toán 
TTC với các tham số α = 1,3s-1 ; β = 1s-1; T = 0.1s; σ∆az
2 = 10-6(m2/s4); τg = 200(s); σ∆g
2 = 
10-8(m2/s4) ; σCM
2 = 1000(m2/s4), 1 30CM s  , g = 9.8m/s
2, ma trận cường độ tạp tạo 
thành nhận được 
2 2 22 2 2( ) , , ;a g g CMzT T TQ k diag
      
 Điều kiện khởi tạo:   (0 / 0) 0 ;x 
 2 2 2 20 / 0 0CM z g CMP diag      cho ta kết quả như hình 5; hình 6. Kết quả so sánh 
trên bảng 1 và bảng 2: 
Hình 5. Sai số ước lượng độ cao khi xử lý kết hợp tín hiệu đo cao, 
khi xử lý kết hợp sử dụng bộ lọc Kalman và khi sử dụng thuật toán TTC. 
Đo lường – Tin học 
 P. Đ. Thỏa, , T. N. Hưởng, “Ứng dụng thuật toán tự tổ chức  bộ đo cao liên kết.” 388 
Hình 6. Sai số ước lượng vận tốc khi xử lý kết hợp tín hiệu đo cao, 
khi xử lý kết hợp sử dụng bộ lọc Kalman và khi sử dụng thuật toán TTC. 
Trong hình 5, hình 6: 1 – Giá trị thực tế sai số; 2 – Giá trị sai số đánh giá bởi bộ lọc 
Kalman; 3 – Giá trị sai số bằng thuật toán tự tổ chức. 
Bảng 1. So sánh sai số độ cao sau khi hiệu chỉnh trong trường hợp sử dụng bộ lọc Kalman 
và trường hợp sử dụng thuật toán TTC. 
Thời gian Sai số trung bình Phương sai Độ lệch quân phương 
Kalman TTC Kalman TTC Kalman TTC 
t = (600 ÷1000)s 0,0244 0,0896 3,2446.10-4 0,0045 0,018 0,0670 
t = (1000 
÷1200)s 
0,3997 0,0892 0,6391 0,0297 0,7994 0,1723 
Bảng 2. So sánh sai số vận tốc sau khi hiệu chỉnh trong trường hợp sử dụng bộ lọc 
Kalman và trường hợp sử dụng thuật toán TTC. 
Thời gian Sai số trung bình Phương sai Độ lệch quân phương 
Kalman TTC Kalman TTC Kalman TTC 
t = (600 ÷1000)s 1,2749 4,1353 0,9332 10,5086 0,966 3,2417 
t = (1000 
÷1200)s 
22,8179 4,5595 2,083.103 83,1556 45,6358 9,119 
Kết quả mô phỏng cho ta thấy độ chính xác đo cao được cải thiện rõ rệt trong xử lý liên 
kết tín hiệu khi ứng dụng thuật toán TTC. Đánh giá cấp độ quan sát cho phép xác định 
thành phần nào của vecto trạng thái vượt giá trị ngưỡng được sử dụng trong mô hình các 
thành phần có cấp độ quan sát nhỏ hơn được dự đoán bởi thuật toán TTC, điều này cho ta 
quan sát sát tốt mọi biến biến trạng thái để hiệu chỉnh các tham số đo cao trên toàn quỹ 
đạo bay. 
Như đã biết, trong [2] [3] [4] độ chính xác luôn được nâng cao trong xử lý liên kết tín 
hiệu, qua khảo sát độ chính xác này phụ thuộc chủ yếu vào khoảng tương quan 
CM [7]. 
Tuy nhiên, trong điều kiện quỹ đạo bay, bề mặt phản xạ biến động lớn, độ liệng và tà thay 
đổi hoặc tín hiệu phản xạ bị ảnh hưởng trực tiếp của sóng điện từ khi này CM có giá trị 
lớn, điều này ảnh hưởng trực tiếp đến phương sai nhiễu đo trong xử lý tín hiệu làm cho 
mức độ quan sát được của biến trạng thái giảm đi đáng kể. Cụ thể, khi mô phỏng kiểm tra 
đánh giá mức độ quan sát được đối với sai số vận tốc theo (7) tại thời điểm t > 1000s khi 
(22 30)CM s  cũng cho ta giá trị nhỏ hơn là (0.0096 ÷ 0.0172) so với giai đoạn t < 1000s 
thì mức độ quan sát được lớn hơn (0.027 ÷ 0.18) khi (5 20)CM s  . 
Nghiên cứu khoa học công nghệ 
Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số Đặc san FEE, 08 - 2018 389
Kết quả mô phỏng thể hiện rất đúng với lý thuyết, tại CM = 8s trong khoản t < 1000s 
thì độ chính xác đánh giá độ cao sử dụng bộ lọc Kalman trong bộ đo cao QT-VT cho ta 
ước lượng với độ chính xác hơn hẳn so với thuật toán xây dựng mô hình nhờ thuật toán 
TTC (cụ thể là sai số quân phương đối với độ cao và vận tốc thì giá trị tương ứng với xử lý 
liên kết khi sử dụng Kalman là 0.018m và 0.966m/s, bộ đo cao liên kết có hỗ trợ của thuật 
toán TCC là 0.67m và 3.2417m/s). Tuy nhiên, tại thời điểm t > 1000s khi 28CM s thì kết 
quả ước lượng sử dụng bộ lọc Kalman không đảm bảo độ chính xác, còn khi xử lý kết hợp 
có hỗ trợ của thuật toán TTC có cải thiện đáng kể khi ước lượng sai số độ cao (theo đồ thị 
giá trị là 0.1723 m đối với độ cao và 9.119 m/s đối với vận tốc). 
4. KẾT LUẬN 
Trên cơ sở các nghiên cứu trước đó về nâng cao độ chính xác trong xử lý kết hợp tín 
hiệu đo cao, bài báo nghiên cứu xây dựng mô hình toán học tín hiệu đầu vào của các bộ đo 
cao (ĐCQT, ĐCVT), tiến hành xây dựng thuật toán xử lý thông tin trong bộ đo cao phức 
hợp vô tuyến – quán tính sử dụng bộ lọc Kalman thích nghi. Đề xuất xây dựng thuật toán 
TTC vào xây dựng mô hình dự đoán đánh giá sai số các biến trạng thái cho bộ đo cao liên 
kết, để nâng cao chất lượng xử lý tín hiệu đo cao trên toàn dải bay của TBB. Để minh 
chứng cho thuật toán trên, lấy mô hình bộ đo cao liên kết quan tính vô tuyến (QT –VT), 
trong đó bộ đo cao quán tính (ĐCQT) làm bộ đo cơ sở, tiến hành xây dựng các thuật toán 
mới đánh giá lựa chọn tham số độ cao, xây dựng mô hình ưu việt hơn nhằm hiệu chỉnh các 
tham số cho ổn định kênh cao HDĐQT. Ứng dụng phần mềm matlab để mô phỏng đánh 
giá tính chính xác của bộ đo cao liên kết khi sử dụng thuật toán TTC trong điều kiện thông 
tin tiên nghiệm không đầy đủ, việc ứng dụng bộ lọc Kalman để quan sát ước lượng không 
cho ta kết quả chính xác. Kết quả mô phỏng trên bộ đo cao liên kết QT-VTcho thấy tính 
đúng đắn của thuật toán đề ra. Tiếp theo, chúng tôi sử dụng phương pháp TTC để giải 
quyết bài toán đo cao với các bộ đo cao kết hợp khác nhau. 
TÀI LIỆU THAM KHẢO 
[1]. Nguyễn Đức Cương, Trần Đức Thuận(2013), Thiết bị bay có điều khiển và Tên lửa 
hành trình đối hải, Sách giáo trình chuyên khảo. 
[2]. Phạm Đức Thỏa, Nguyễn Quang Vịnh, Nguyễn Xuân Căn,“Xây dựng thuật toán xử lý 
thông tin trong bộ đo cao phức hợp cho điều khiển thiết bị bay”, Tạp chí Nghiên cứu 
KH&CN quân sự, Số đặc san Tên lửa (09/2016) 
[3]. Nguyễn Văn Chung (2014), “Nghiên cứu hạn chế ảnh hưởng của sóng và gió biển 
đến kênh điều khiển độ cao của tên lửa đối hải khi bay ở độ cao thấp trên mặt biển”, 
Luận án Tiến sĩ kỹ thuật. 
[4]. Phạm Tuấn Hải (2004), “Nâng cao chất lượng hệ dẫn đường thiết bị bay trên cơ sở 
áp dụng phương pháp xử lý thông tin kết hợp”, Luận án Tiến sĩ kỹ thuật. 
[5]. Hajiyev Ch. Adaptive (2006),“ Filtration algorithm with the filter gain correction 
applied to integrated INS/radar altimeter” , In Proceedings of the 5th International 
Conference on Advanced Engineering Design, Prague, Czech Republic, 
[6]. Yantai (2015), “INS/Baro integration for INS vertical channel based on adaptive 
filter algorithm”, 2014 IEEE 
[7]. А.П Жуковкий, В.В Расторгуев (1998), “Комплекслые радиосистемы навигации 
и управления cамолетов”, Москва. 
[8]. Неусыпин К.А., Шэнь Кай (2017), “Разработка высокоточных aлгоритмов 
коррекции навигационных cистем летательных аппаратов”, Н.Э.Баумана, 
Москва. 
[9]. Неусыпин К.А., Селезнева Мария Сергеевна (2016), “Разработка алгоритмов 
Đo lường – Tin học 
 P. Đ. Thỏa, , T. N. Hưởng, “Ứng dụng thuật toán tự tổ chức  bộ đo cao liên kết.” 390 
комплексирования навигационных систем летательных аппаратов”, 
Н.Э.Баумана, Москва. 
ABSTRACT 
APPLICATION OF THE SELF-ORGANNIZED ALGORITHM 
FOR IMPROVING THE SIGNAL PROCESSING QUALITY 
OF THE LINKED HIGH MEASUARING SYSTEM 
In some cases linked high measuring systems using the Kalman filter give us 
good results with a high precision and reliability. However, when the flying 
conditions are unstable, the flying time is long, the Kalman filter does not always 
maintain the effectiveness. In some period predicted information of the last 
measurements in the previous working period is not enough, the algorithm of the 
error approximation of the status parameters does not reach the desired accuracy, 
and then the filtering algorithm does not converge. In order to solve the problem 
mentioned above to ensure the precision of the high measuring system we 
constructed and demonstrated a concrete case using the self-organized algorithm. 
The simulation results show the correctness of the proposed algorithm. 
Keywords: The linked high measuring systems; Self-organization; Inertia. 
Nhận bài ngày 01 tháng 7 năm 2018 
Hoàn thiện ngày 10 tháng 9 năm 2018 
Chấp nhận đăng ngày 20 tháng 9 năm 2018 
Địa chỉ: 1 Viện Tên lửa – Viện KHCN quân sự; 
 2 Học viện KTQS; 
 3 Viện Công nghệ - Tổng cục CNQP. 
 *Email: thoadthv34@gmail.com.