基于捷聯(lián)慣性導(dǎo)航系統(tǒng)初始對(duì)準(zhǔn)的卡爾曼濾波技術(shù)研究
本文關(guān)鍵詞:基于捷聯(lián)慣性導(dǎo)航系統(tǒng)初始對(duì)準(zhǔn)的卡爾曼濾波技術(shù)研究,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。
【摘要】:捷聯(lián)慣性導(dǎo)航系統(tǒng)是一種非常重要的導(dǎo)航設(shè)備,將其搭載在汽車、船舶和飛機(jī)等載具上能夠?qū)崿F(xiàn)載具的無人自動(dòng)導(dǎo)航功能,無論是在軍事還是民用領(lǐng)域都得到了廣泛的應(yīng)用。初始對(duì)準(zhǔn)問題是捷聯(lián)慣性導(dǎo)航系統(tǒng)必須解決的基本問題之一,初始對(duì)準(zhǔn)的時(shí)間和精度直接影響捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)的反應(yīng)速度和準(zhǔn)確性,如何正確解決兩者之間的關(guān)系是近年來國(guó)內(nèi)外學(xué)者研究和探討的熱點(diǎn)。目前卡爾曼濾波在初始對(duì)準(zhǔn)的研究中發(fā)揮著重要的作用,它能夠有效解決初始導(dǎo)航參數(shù)的估計(jì)問題,并且修正元器件的隨機(jī)誤差。本文在卡爾曼濾波模型的基礎(chǔ)上圍繞動(dòng)靜基座上的初始對(duì)準(zhǔn)問題展開研究。首先,在靜基座中對(duì)準(zhǔn)方面采用了容積卡爾曼濾波代替卡爾曼濾波,并且分析和驗(yàn)證了模型的可控性和可觀測(cè)性,建立了降維的容積卡爾曼濾波模型,通過與全維濾波的仿真對(duì)比得出剔除了不可觀測(cè)量的濾波結(jié)果要優(yōu)于全維度下的濾波結(jié)果。其次,在動(dòng)基座對(duì)準(zhǔn)中采用了傳遞對(duì)準(zhǔn),分析和總結(jié)了在不同計(jì)算參數(shù)和測(cè)量參數(shù)作為系統(tǒng)觀測(cè)量時(shí),對(duì)初始對(duì)準(zhǔn)性能的影響并且進(jìn)行了相應(yīng)的仿真比較。最后綜合兩類參數(shù)的優(yōu)點(diǎn),建立了以速度、角速度和姿態(tài)作為觀測(cè)量的多重組合參數(shù)卡爾曼濾波模型并進(jìn)行了相應(yīng)的仿真實(shí)驗(yàn)對(duì)比,對(duì)比結(jié)果顯示在方位失準(zhǔn)角估計(jì)方面多重組合參數(shù)匹配較上述匹配方法有較大改善。最后,考慮到非理想化濾波模型下的初始對(duì)準(zhǔn)問題,基于平方根容積卡爾曼濾波算法和Sage-Husa算法推導(dǎo)出一種量測(cè)噪聲矩陣跟隨當(dāng)前時(shí)刻的系統(tǒng)方差陣迭代更新的自適應(yīng)算法,并將其應(yīng)用在了多重組合參數(shù)匹配中,在非理想化的條件下與平方根容積卡爾曼濾波算法進(jìn)行仿真比較,最終結(jié)果表明這種自適應(yīng)算法能夠在一定程度上改善失準(zhǔn)角誤差估計(jì)效果。
【關(guān)鍵詞】:初始對(duì)準(zhǔn) 捷聯(lián)慣性導(dǎo)航系統(tǒng) 卡爾曼濾波 可觀測(cè)性 傳遞對(duì)準(zhǔn)
【學(xué)位授予單位】:江西理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2016
【分類號(hào)】:TN713;TN96
【目錄】:
- 摘要4-5
- Abstract5-9
- 第一章 緒論9-16
- 1.1 慣性導(dǎo)航系統(tǒng)的發(fā)展歷程9-10
- 1.2 初始對(duì)準(zhǔn)10-12
- 1.2.1 初始對(duì)準(zhǔn)概述10-11
- 1.2.2 初始對(duì)準(zhǔn)主要方法分類11-12
- 1.2.3 初始對(duì)準(zhǔn)技術(shù)的研究重點(diǎn)12
- 1.3 初始對(duì)準(zhǔn)的關(guān)鍵問題12-13
- 1.3.1 誤差模型12-13
- 1.3.2 可觀測(cè)性分析13
- 1.4 卡爾曼濾波技術(shù)13-14
- 1.5 論文結(jié)構(gòu)和研究?jī)?nèi)容14-16
- 第二章 捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)概述16-33
- 2.1 捷聯(lián)矩陣的工作原理16-20
- 2.1.1 常用坐標(biāo)系介紹16-17
- 2.1.2 慣導(dǎo)系統(tǒng)的機(jī)械編排17-19
- 2.1.3 坐標(biāo)系之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系19-20
- 2.2 姿態(tài)解算方法20-25
- 2.2.1 方向余弦法20-21
- 2.2.2 歐拉角法21
- 2.2.3 四元數(shù)法21-24
- 2.2.4 組合姿態(tài)解算方法24-25
- 2.3 捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)的位置解算25-26
- 2.4 誤差分析及模型建立26-29
- 2.4.1 失準(zhǔn)角誤差模型26-27
- 2.4.2 速度誤差模型27-28
- 2.4.3 位置誤差模型28-29
- 2.5 SINS姿態(tài)解算仿真實(shí)驗(yàn)29-32
- 2.6 本章小結(jié)32-33
- 第三章 捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)的對(duì)準(zhǔn)方法研究33-49
- 3.1 捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)的粗對(duì)準(zhǔn)33-38
- 3.1.1 解析式對(duì)準(zhǔn)33-36
- 3.1.2 輔助慣性坐標(biāo)系對(duì)準(zhǔn)36-38
- 3.2 捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)的精對(duì)準(zhǔn)38-39
- 3.3 線性濾波39-43
- 3.3.1 卡爾曼濾波39-42
- 3.3.2 擴(kuò)展卡爾曼濾波42-43
- 3.4 非線性濾波43-48
- 3.4.1 無跡卡爾曼濾波43-45
- 3.4.2 容積卡爾曼濾波45-48
- 3.5 本章小結(jié)48-49
- 第四章 靜基座下的卡爾曼濾波初始對(duì)準(zhǔn)技術(shù)49-58
- 4.1 卡爾曼濾波模型49-52
- 4.2 卡爾曼濾波的可控性和可觀測(cè)性分析52-54
- 4.3 靜基座上的CKF初始對(duì)準(zhǔn)仿真實(shí)驗(yàn)54-57
- 4.4 本章小結(jié)57-58
- 第五章 動(dòng)基座下的卡爾曼濾波初始對(duì)準(zhǔn)技術(shù)58-78
- 5.1 動(dòng)基座對(duì)準(zhǔn)的特點(diǎn)58-59
- 5.2 速度匹配59-63
- 5.2.1 狀態(tài)方程和量測(cè)方程59-61
- 5.2.2 速度匹配仿真實(shí)驗(yàn)61-63
- 5.3 姿態(tài)匹配63-65
- 5.3.1 狀態(tài)方程和量測(cè)方程63
- 5.3.2 姿態(tài)匹配仿真實(shí)驗(yàn)63-65
- 5.4 速度加姿態(tài)匹配65-67
- 5.4.1 狀態(tài)方程和量測(cè)方程65
- 5.4.2 速度加姿態(tài)匹配仿真實(shí)驗(yàn)65-67
- 5.5 多重組合參數(shù)匹配67-70
- 5.5.1 狀態(tài)方程和量測(cè)方程67-68
- 5.5.2 多重組合參數(shù)匹配仿真實(shí)驗(yàn)68-70
- 5.6 SCKF及其自適應(yīng)算法70-77
- 5.6.1 SCKF算法70-72
- 5.6.2 自適應(yīng)SCKF算法72-74
- 5.6.3 SCKF與ASCKF的仿真實(shí)驗(yàn)74-77
- 5.7 本章小結(jié)77-78
- 第六章 總結(jié)與展望78-80
- 6.1 工作總結(jié)78
- 6.2 研究展望78-80
- 參考文獻(xiàn)80-83
- 致謝83-84
- 攻讀學(xué)位期間的研究成果84-85
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,本文編號(hào):476228
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