本文關(guān)鍵詞：重力匹配輔助慣性導(dǎo)航系統(tǒng)算法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：慣性導(dǎo)航系統(tǒng)是水下航行器導(dǎo)航定位的主要導(dǎo)航系統(tǒng)，慣性導(dǎo)航系統(tǒng)無(wú)源自主的特點(diǎn)能夠保證航行器在水下良好的隱蔽性及自主性，滿足航行器在水下長(zhǎng)期潛航的要求。但慣性導(dǎo)航系統(tǒng)存在誤差隨時(shí)間積累的缺點(diǎn)，在長(zhǎng)時(shí)間工作后難以保證導(dǎo)航定位精度，因此需要其他導(dǎo)航方式對(duì)慣性導(dǎo)航進(jìn)行輔助。重力場(chǎng)信息以其獲取方法簡(jiǎn)單、獲取途徑無(wú)源自主等特點(diǎn)，廣泛應(yīng)用于輔助慣性導(dǎo)航系統(tǒng)。重力匹配是重力輔助慣性導(dǎo)航系統(tǒng)的核心環(huán)節(jié)。 本論文針對(duì)重力匹配輔助慣性導(dǎo)航系統(tǒng)中傳統(tǒng)的最近點(diǎn)迭代算法（ICCP算法）提取匹配點(diǎn)（慣性導(dǎo)航指示位置和其對(duì)應(yīng)最近等值線點(diǎn)）時(shí)間較長(zhǎng)從而影響匹配精度，以及慣性導(dǎo)航系統(tǒng)誤差隨時(shí)間積累兩個(gè)問(wèn)題開(kāi)展研究。前一問(wèn)題提出的主要方法是改變慣性導(dǎo)航指示軌跡點(diǎn)的提取結(jié)構(gòu)，并逐步減小其相應(yīng)最近等值線點(diǎn)提取時(shí)的搜索范圍，這兩種方法均在于減小ICCP算法前數(shù)據(jù)采樣的耗時(shí)，提高匹配速度和效率。對(duì)于慣性導(dǎo)航系統(tǒng)誤差積累的問(wèn)題，利用重力匹配結(jié)果，通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)Kalman濾波算法對(duì)慣性導(dǎo)航系統(tǒng)的關(guān)鍵誤差源進(jìn)行估計(jì)，并進(jìn)行誤差的反饋修正補(bǔ)償。仿真結(jié)果表明，，改進(jìn)的ICCP算法改善了原方法存在的缺陷，提高了匹配精度；基于匹配定位結(jié)果的慣性導(dǎo)航系統(tǒng)誤差估計(jì)與補(bǔ)償，提高了慣性導(dǎo)航系統(tǒng)長(zhǎng)航時(shí)導(dǎo)航精度。 本課題具體工作包括： 1、在分析現(xiàn)有匹配算法的優(yōu)缺點(diǎn)及其局限性的基礎(chǔ)上，針對(duì)傳統(tǒng)ICCP算法在匹配算法對(duì)初始序列點(diǎn)的提取時(shí)間長(zhǎng)的問(wèn)題，提出采用單點(diǎn)采樣代替序列采樣的方法改善匹配算法初始采樣序列的結(jié)構(gòu)，減少匹配消耗的時(shí)間，提高匹配數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性。 2、針對(duì)匹配初始點(diǎn)對(duì)應(yīng)的最近等值線點(diǎn)的提取耗時(shí)長(zhǎng)且計(jì)算量大的問(wèn)題，采取逐步減小采樣點(diǎn)對(duì)應(yīng)的最近等值線點(diǎn)的搜索范圍的方法，減少匹配算法中提取數(shù)據(jù)的時(shí)間，降低了最近等值線點(diǎn)搜索的復(fù)雜度，提高了匹配效率。 3、將重力匹配結(jié)果作為觀測(cè)量，采用Kalman濾波對(duì)慣性導(dǎo)航系統(tǒng)的關(guān)鍵誤差參數(shù)進(jìn)行估計(jì)和補(bǔ)償，修正慣性導(dǎo)航系統(tǒng)的誤差，實(shí)驗(yàn)表明，經(jīng)補(bǔ)償后，慣性導(dǎo)航系統(tǒng)經(jīng)度、緯度誤差、方位位置誤差比濾波之前明顯減小，表明了本文所提出的方法的有效性。
【關(guān)鍵詞】：重力匹配 單點(diǎn)采樣 最近點(diǎn)搜索 輔助導(dǎo)航
【學(xué)位授予單位】：北京理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：U666.12
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-8
• 目錄8-10
• 第1章 緒論10-18
• 1.1 課題背景10
• 1.2 課題研究現(xiàn)狀分析10-14
• 1.2.1 慣性導(dǎo)航系統(tǒng)10-12
• 1.2.2 重力匹配輔助慣性導(dǎo)航12-13
• 1.2.3 國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究13-14
• 1.3 本文主要工作14-18
• 第2章 傳統(tǒng)的 ICCP 算法及誤差分析18-40
• 2.1 ICCP 算法基本數(shù)學(xué)原理18-27
• 2.1.1 確定最近等值線點(diǎn)18-20
• 2.1.2 旋轉(zhuǎn)矩陣 Rn20-26
• 2.1.3 平移矢量 tn26-27
• 2.2 ICCP 算法在重力匹配中的應(yīng)用27-31
• 2.2.1 ICCP 算法在重力匹配中的基本思路27-28
• 2.2.2 ICCP 算法在重力匹配中的步驟28-31
• 2.3 ICCP 算法誤差31-35
• 2.3.1 ICCP 算法收斂性分析31
• 2.3.2 傳統(tǒng) ICCP 算法的誤差數(shù)學(xué)模型31-35
• 2.4 算法及誤差仿真分析35-38
• 2.5 ICCP 算法優(yōu)缺點(diǎn)38-39
• 2.6 本章小結(jié)39-40
• 第3章 改進(jìn)的 ICCP 算法及誤差分析40-49
• 3.1 ICCP 算法的改進(jìn)40-45
• 3.1.1 單點(diǎn)移位取代序列采集的 ICCP 算法40-43
• 3.1.2 減小最近等值線點(diǎn)匹配搜索范圍的方法43-45
• 3.2 改進(jìn)的 ICCP 算法的誤差數(shù)學(xué)模型45-47
• 3.3 算法及誤差仿真分析47-48
• 3.4 本章小結(jié)48-49
• 第4章 基于重力匹配的慣性導(dǎo)航誤差修正49-63
• 4.1 主要誤差項(xiàng)及數(shù)學(xué)模型49-55
• 4.1.1 慣性導(dǎo)航系統(tǒng)誤差數(shù)學(xué)模型49-54
• 4.1.2 重力數(shù)據(jù)測(cè)量誤差數(shù)學(xué)模型54-55
• 4.2 重力匹配修正慣性導(dǎo)航系統(tǒng)誤差的模型55-58
• 4.3 重力匹配修正慣性導(dǎo)航誤差的仿真分析58-62
• 4.4 本章小結(jié)62-63
• 結(jié)論63-65
• 參考文獻(xiàn)65-68
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表論文與研究成果清單68-69
• 致謝69

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前6條

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  本文關(guān)鍵詞：重力匹配輔助慣性導(dǎo)航系統(tǒng)算法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：410090