Контроль эффективности (стр. 9 )

В.2 Постоянные погрешности

Постоянные погрешности являются константными по определению, но это не обязательно значит что их значения не могут изменяться во время миссии. Существует вероятность наличия погрешности, которая является постоянной во время наблюдения, но меняется в двух разных наблюдениях. Например, погрешность астроориентатора зависящая от направления является константной до тех пор пока датчик наблюдает за одной и  той же областью неба, но варьируется с изменением ориентации.

Это значит, что постоянная погрешность может, вероятно вносить изменения в индекс PRE, при условии того, что смещение меняется между наблюдениями. Справедливость этого утверждения должна быть проверена для каждой погрешности отдельно.

В таблице В.2 показаны надлежащие средние значения и распределения для использования с постоянной погрешностью B. См пункт В.6 для обсуждения о том, как находить распределения параметра совокупности B.

2 Вклад в расчет от постоянных ошибок, где

B представляет собой смещение

Индекс	S. I.	Распределение	Индекс
P(e)	м(e)	у(e)
APE	E	P(B)	м B	 B	Для P(B),  B и  B см В.6
T	(BWC)	BWC	0	BWC=смещение наихудшего случая.
M	P(B)	 B	 B	Для P(B),  B и  B см В.6
MPE	Все	Как для APE	MPE
RPE	Все	 (0)	0	0	Нет вклада по определению
PDE	Все	 (0)	0	0	Нет вклада по определению
PRE	E	P(B)	0	2Ѕ  B	Только если смещение может варьироваться между  наблюдениями, иначе нулевой вклад
T	 (Bmax-Bmin)	Bmax-Bmin	0
M	P(B)	0	2Ѕ  B

В.3 Случайные погрешности

Обычно, случайная погрешность имеет Гауссово или квази-Гауссово распределение, хотя есть случаи (такие как округление погрешностей или движение между границами) для которых равномерное  распределение является надлежащим. Случайные погрешности обычно имеют короткий период, и предполагается, что их распределение не меняется значительно с течением времени.

Часто, случайные погрешности возникают от датчиков или приводов, в таком случае, данные обычно доступны напрямую из спецификаций поставщиков. Если нет, в таблице В-3 показано, как находить средние значения и дисперсии для Гауссовых погрешностей. В данном случае, параметром совокупности является стандартное отклонение (обозначается ) само по себе: если оно не известно, но является расчетным, тогда мы имеем дело со стандартным отклонением стандартного отклонения, которое хорошо определено математически (см пункт В.6,) но звучит непонятно.

Также, имейте в виду, что так как Гауссово распределение не имеет верхней границы, при рассмотрении распределения совокупности (время худшего случая), возникает необходимость навязать его. Использование границы 3 в качестве худшего случая обычно является адекватным действием.

В таблице В.4 приведена та же самая информация для равномерных случайных погрешностей с диапазоном от 0 до C, где C является параметром совокупности в данном случае.

3 - Вклад в расчет от случайных Гауссовых погрешностей

с нулевым средним

Индекс	S. I.	Распределение	Примечание
P(e)	(e)	(e)
APE	E		3 	3	См текст. Для P(s),   и s см пункт В.6
T	G(0 , sWC2)	0	sWC	G(m, V) = Гауссово с указанным средним и дисперсией, sWC = худший случай
M		0		Для P(s), s и <s> см пункт В.6. Для выведения, см В.7
MPE	Все	0	0	0	Нулевое среднее, нет вклада в MPE
RPE	Все	Как для APE	Нулевое среднее, поэтому RPE идентичен APE
PDE	Все	Нет вклада	Короткая временная шкала, предполагается что среднее значение не меняется со временем
PRE	Все
ПРИМЕЧАНИЕ:        Нулевое среднее предполагается; при наличии не-нулевого среднего, пример рассматривается как отдельная погрешность типа смещения

4 - Равномерные случайные погрешности (диапазон 0-C)

Индекс	S. I.	Распределение	Примечания
P(e)	(e)	(e)
APE	E	P(C)	C	C	Для P(C), C и C см В.6.
T	U(0,CWC)			U(xmin, xmax) = равномерно в диапазоне xmin до xmax. CWC = худший случай C
M				For P(C), мC and <C> см В.6. Для выведения, см В.7
MPE	E				For P(C), C and C см В.6.
T			0	CWC = худший случай C
M				Для P(C), C и <C> см В.6. Для выведения, см В.7
RPE	E				For P(C), C и C см В.6.
T		0		U(xmin, xmax) = равномерно в диапазоне xmin to xmax. CWC = худший случай C
M		0		Для P(C), C и <C> see B.6. Для выведения, см В.7
PDE	Вс	Нет вклада	Короткая временная шкала, предполагается что среднее значение не меняется со временем
PRE	Все

В.4 Периодические погрешности (краткий период)

Под кратким периодом, понимается что временная шкала вариации намного короче, чем время усреднения, используемое в индексах, так чтобы средним значением погрешности являлся ноль (любое не-нулевое среднее значение может рассматриваться как отдельная погрешность типа смещения). Распределение погрешности можно найти, предполагая, что она имеет синусоидальную форму. В таблице В-5 показаны надлежащие средства и распределения для использования. Смотрите пункт В.6 для обсуждения нахождения распределений параметра совокупности A (амплитуда периодической погрешности).

Заслуживает упоминания то, что сущесвует множество литературы, обращающейся к отношению между требованиями к областям времени и частоты, использующими RPE, некоторые из соответствующих методов уже используютсяч в промышленности. Например, смотрите источник [1].