目前,導(dǎo)航系統(tǒng)已經(jīng)從單一傳感器類型系統(tǒng)發(fā)展到組合導(dǎo)航系統(tǒng),將多種類型的傳感器進行優(yōu)化配置、性能互補,使得系統(tǒng)的精度和可靠性都有了很大的提高。以慣性導(dǎo)航系統(tǒng)（INS）和全球定位導(dǎo)航系統(tǒng)（GPS）構(gòu)造的組合導(dǎo)航系統(tǒng)是最主要的組合方式,其信息融合技術(shù)成為導(dǎo)航研究的熱點。本文完成了一套車載GPS/INS組合導(dǎo)航系統(tǒng)的設(shè)計,包括基于嵌入式PC104總線結(jié)構(gòu)的計算機平臺、導(dǎo)航算法以及相關(guān)的測試驗證實驗。其中,所設(shè)計的嵌入式組合導(dǎo)航系統(tǒng)平臺具有智能多串口通訊功能和外部傳感器數(shù)據(jù)采集智能時間同步功能；針對車載導(dǎo)航的應(yīng)用背景,所設(shè)計組合導(dǎo)航系統(tǒng)的信息融合算法實現(xiàn)了車載無縫導(dǎo)航的持續(xù)工作能力。本論文研究工作如下：1.對車載GPS/INS組合導(dǎo)航系統(tǒng)的總體設(shè)計進行了研究,包括系統(tǒng)的組合方案、硬件設(shè)計方案與軟件設(shè)計方案。2.設(shè)計了基于PC104體系架構(gòu)的組合導(dǎo)航系統(tǒng)平臺,該計算機平臺具有對多種外部傳感器的廣泛兼容性、以及進一步組合更多功能性傳感器的擴展應(yīng)用能力。研制了具有主從式CPU結(jié)構(gòu)的智能多串口通訊模塊,實現(xiàn)了外部導(dǎo)航器件與導(dǎo)航計算機的智能高速雙工通訊功能；設(shè)計了軟硬件結(jié)合的多傳感器數(shù)據(jù)采集智能時間同步方... 

【文章來源】：東南大學江蘇省211工程院校985工程院校教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：130 頁

【學位級別】：博士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
專用術(shù)語注釋表
第一章 緒論
    1.1 全球衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)
        1.1.1 GPS全球定位導(dǎo)航系統(tǒng)發(fā)展史
        1.1.2 GPS系統(tǒng)的組成
        1.1.3 國內(nèi)外衛(wèi)星定位導(dǎo)航系統(tǒng)的現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢
    1.2 慣性導(dǎo)航系統(tǒng)
        1.2.1 慣性測量器件與捷聯(lián)式慣性導(dǎo)航系統(tǒng)
        1.2.2 基于微電子機械系統(tǒng)技術(shù)的慣性測量器件
    1.3 GPS/INS組合導(dǎo)航系統(tǒng)
        1.3.1 GPS/INS組合導(dǎo)航系統(tǒng)國內(nèi)外發(fā)展概況
        1.3.2 GPS/INS組合導(dǎo)航系統(tǒng)發(fā)展趨勢
    1.4 本文的研究背景與內(nèi)容
第二章 組合導(dǎo)航系統(tǒng)的總體設(shè)計
    2.1 研究目的
    2.2 組合導(dǎo)航系統(tǒng)的總體設(shè)計方案
    2.3 嵌入式組合導(dǎo)航系統(tǒng)硬件平臺的總體設(shè)計
        2.3.1 嵌入式PC104總線
        2.3.2 A/D采樣模塊
        2.3.3 智能多串口通訊模塊
    2.4 嵌入式組合導(dǎo)航系統(tǒng)軟件平臺的總體設(shè)計
        2.4.1 初始對準模塊
        2.4.2 GPS數(shù)據(jù)處理模塊
        2.4.3 組合導(dǎo)航信息融合模塊
    2.5 人工智能技術(shù)
        2.5.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)
        2.5.2 機器學習的基本問題
        2.5.3 統(tǒng)計學習理論的核心內(nèi)容
        2.5.4 支持向量機技術(shù)
    2.6 組合導(dǎo)航系統(tǒng)總體方案及系統(tǒng)組成框圖
    2.7 小結(jié)
第三章 基于嵌入式PC104總線的智能多串口通訊模塊的研制
    3.1 智能多串口通訊模塊的設(shè)計方案
    3.2 智能多串口通訊模塊的硬件電路設(shè)計
        3.2.1 四串口芯片16C554
        3.2.2 雙口RAM芯片IDT7130
        3.2.3 CPLD芯片MAX7128SC
        3.2.4 多中斷源的擴展設(shè)計
    3.3 智能多串口通訊模塊的軟件設(shè)計
        3.3.1 通訊協(xié)議的設(shè)計
        3.3.2 通訊模塊軟件的設(shè)計與實現(xiàn)
    3.4 性能測試實驗
    3.5 小結(jié)
第四章 多傳感器數(shù)據(jù)采集的智能時間同步設(shè)計與實現(xiàn)
    4.1 多傳感器數(shù)據(jù)采集智能時間同步的研究背景
    4.2 多傳感器數(shù)據(jù)采集智能時間同步的設(shè)計方案
    4.3 A/D采樣模塊
        4.3.1 A/D轉(zhuǎn)換硬件電路
        4.3.2 I/O地址映像定義
        4.3.3 初始化及模式設(shè)置
    4.4 多傳感器數(shù)據(jù)采集時間同步的硬件設(shè)計
    4.5 多傳感器數(shù)據(jù)采集時間同步的軟件設(shè)計
    4.6 多傳感器數(shù)據(jù)采集時間同步的測試
        4.6.1 PPS信號穩(wěn)定性和采樣時鐘的精確度統(tǒng)一測試
        4.6.2 慣性器件特定工作模式下時間同步精度驗證
        4.6.3 對比實驗
    4.7 小結(jié)
第五章 基于車載的GPS/INS組合導(dǎo)航定位系統(tǒng)的軟件系統(tǒng)設(shè)計
    5.1 組合導(dǎo)航系統(tǒng)的軟件設(shè)計
    5.2 人機交互的設(shè)計
    5.3 基于 PC104總線模塊的驅(qū)動實現(xiàn)
        5.3.1 板卡的地址譯碼和中斷選擇
        5.3.2 板卡驅(qū)動實現(xiàn)
    5.4 信息流程驗證
    5.5 小結(jié)
第六章 GPS/INS組合導(dǎo)航系統(tǒng)算法研究
    6.1 GPS/INS組合導(dǎo)航系統(tǒng)的組合方案
    6.2 慣性導(dǎo)航系統(tǒng)的數(shù)學模型
        6.2.1 常用坐標系
        6.2.2 常用坐標系之間的相互關(guān)系
        6.2.3 IMU輸出信號的誤差模型
        6.2.4 地固系下的力學編排
    6.3 組合導(dǎo)航系統(tǒng)的傳統(tǒng)卡爾曼濾波技術(shù)研究
        6.3.1 傳統(tǒng)卡爾曼濾波技術(shù)
        6.3.2 數(shù)字仿真及結(jié)果分析
        6.3.3 車載實驗及結(jié)果分析
    6.4 組合導(dǎo)航系統(tǒng)的自適應(yīng)卡爾曼濾波技術(shù)研究
        6.4.1 自適應(yīng)卡爾曼濾波技術(shù)
        6.4.2 車載實驗及結(jié)果分析
    6.5 軌跡判別算法輔助的自適應(yīng)卡爾曼濾波設(shè)計
        6.5.1 軌跡判別算法
        6.5.2 半物理仿真實驗及結(jié)果分析
    6.6 小結(jié)
第七章 人工智能技術(shù)輔助的組合導(dǎo)航系統(tǒng)算法設(shè)計
    7.1 LS-SVM
    7.2 LS-SVM的接口設(shè)計
    7.3 LS-SVM輔助GPS/INS組合導(dǎo)航系統(tǒng)的信息融合算法設(shè)計
        7.3.1 LS-SVM/AKF輔助GPS/INS組合導(dǎo)航系統(tǒng)的算法結(jié)構(gòu)設(shè)計
        7.3.2 LS-SVM輔助GPS/INS組合導(dǎo)航系統(tǒng)的算法結(jié)構(gòu)設(shè)計
    7.4 半物理仿真實驗及結(jié)果分析
    7.5 跑車實驗及結(jié)果分析
    7.6 小結(jié)
總結(jié)
論文主要創(chuàng)新性成果
致謝
參考文獻
作者簡介
攻讀博士期間發(fā)表論文與研究成果


【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：3623484