Применение преобразования Фурье в обработке межспутниковых измерений
Автор: Шмидт А.Е., Орешенко Т.Г.
Журнал: Космические аппараты и технологии.
Рубрика: Космическое приборостроение
Статья в выпуске: 4, 2025 года.
Бесплатный доступ
Статья посвящена разработке метода фильтрации шумов в межспутниковых измерениях на основе преобразования Фурье и адаптивной обработки цветового шума. Актуальность исследования обусловлена необходимостью повышения точности спутниковых навигационных систем в условиях роста помех и сложности операционной среды. Основная цель – снижение случайных и систематических погрешностей в невязках измерений, возникающих из-за различий между расчётными и фактическими значениями задержек сигналов между спутниками. Предложенный метод сочетает спектральный анализ с использованием преобразования Фурье для декомпозиции сигнала на частотные компоненты и адаптивные алгоритмы, учитывающие специфику спектральной плотности цветового шума. Это позволяет эффективно выделить низкочастотный полезный сигнал, подавить высокочастотные шумы и минимизировать искажения. Результаты демонстрируют снижение уровня шумов на 0.5 м при сохранении структурной целостности данных, что подтверждается анализом амплитудных и фазовых спектров, а также коррелограмм. Метод показал эффективность в условиях доминирования розового шума, связанного с долговременными трендами и аппаратурными задержками. Применение разработки способствует повышению точности оценок задержек в задачах геодезии, авиационной навигации и мониторинга. Перспективы работы связаны с интеграцией алгоритмов машинного обучения для динамической настройки параметров фильтрации в реальном времени и оптимизацией вычислительных ресурсов.
Преобразование Фурье, цветовой шум, фильтр нижних частот, межспутниковые измерения, невязка, спутниковая навигация, спектральный анализ, адаптивная фильтрация, точность позиционирования, шумоподавление
Короткий адрес: https://sciup.org/14134203
IDR: 14134203 | УДК: 621.391.1:629.783 | DOI: 10.26732/j.st.2025.4.07
Application of Fourier transform in processing inter-satellite measurements
The article presents a method for noise filtering in inter-satellite measurements based on Fourier transform and adaptive colored noise processing. The relevance of the study stems from the need to enhance the accuracy of satellite navigation systems amid increasing interference and operational complexity. The primary goal is to reduce random and systematic errors in measurement residuals caused by discrepancies between calculated and actual signal delays between satellites. The proposed method combines spectral analysis using Fourier transform to decompose signals into frequency components with adaptive algorithms that account for the spectral density characteristics of colored noise. This approach effectively isolates low-frequency useful signals, suppresses high-frequency noise, and minimizes signal distortion. The results demonstrate a noise level reduction of 0.5 m while preserving data structural integrity, confirmed by amplitude and phase spectrum analysis, as well as correlograms. The method proved effective in environments dominated by pink noise associated with long-term trends and hardware delays. The developed technique improves delay estimation accuracy in geodetic tasks, aviation navigation, and monitoring applications. Future research directions include integrating machine learning algorithms for real-time dynamic adjustment of filtering parameters and optimizing computational resources.
