本文關(guān)鍵詞：基于自適應(yīng)卡爾曼濾波的捷聯(lián)慣導(dǎo)非線性對準(zhǔn)技術(shù)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：初始對準(zhǔn)是捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù),在很大程度上決定了系統(tǒng)的工作精度和快速反應(yīng)能力。對捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)而言,當(dāng)初始失調(diào)角較大,而陣風(fēng)等外部干擾因素又較強(qiáng)時,對準(zhǔn)精度顯著下降,基于失準(zhǔn)角均為小角度假設(shè)建立的線性對準(zhǔn)模型已不能準(zhǔn)確描述系統(tǒng)的誤差傳播特性,傳統(tǒng)的卡爾曼濾波算法也不能滿足對準(zhǔn)精度的要求。因此研究大失準(zhǔn)角下的非線性對準(zhǔn)技術(shù)對于捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)十分必要。 本文首先針對大失準(zhǔn)角的非線性系統(tǒng),通過推導(dǎo)捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)的誤差方程,并考慮陀螺儀的隨機(jī)漂移誤差和加速度計的隨機(jī)偏差,建立方位大失準(zhǔn)角情況下的非線性對準(zhǔn)模型:其次通過對非線性魯棒擴(kuò)展卡爾曼濾波算法的仿真研究,提出目前常用的非線性魯棒擴(kuò)展卡爾曼濾波算法在實(shí)際應(yīng)用中所存在的發(fā)散問題,并分析歸納該算法導(dǎo)致濾波發(fā)散的主要原因,根據(jù)實(shí)際模型簡化濾波算法,減少濾波計算量;然后,針對非線性魯棒擴(kuò)展卡爾曼濾波自適應(yīng)能力強(qiáng)但易發(fā)散的特點(diǎn),將文獻(xiàn)[1]所提出的改進(jìn)型的Sage-Husa自適應(yīng)噪聲估計算法推廣到非線性系統(tǒng),探討了一種既保證濾波的精度又提高自適應(yīng)能力的改進(jìn)型非線性自適應(yīng)卡爾曼濾波;最后,將擴(kuò)展卡爾曼濾波、非線性強(qiáng)跟蹤自適應(yīng)濾波、非線性魯棒擴(kuò)展卡爾曼濾波和改進(jìn)型非線性自適應(yīng)濾波應(yīng)用于捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)的非線性對準(zhǔn)中,分析不同濾波器在噪聲誤差和模型誤差條件下,對水平失準(zhǔn)角和方位失準(zhǔn)角濾波精度的影響。仿真結(jié)果表明,改進(jìn)型非線性自適應(yīng)卡爾曼濾波可有效的抑制濾波發(fā)散,對先驗(yàn)噪聲統(tǒng)計特性和系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型依賴小,具有較大范圍的自適應(yīng)能力,可大大提高對準(zhǔn)精度,滿足捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)的非線性對準(zhǔn)需要,適用于更一般的工程要求。
【關(guān)鍵詞】：捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng) 初始對準(zhǔn) 非線性 卡爾曼濾波 自適應(yīng)濾波
【學(xué)位授予單位】：西北工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2006
【分類號】：V249.322
【目錄】：

• 第一章 緒論7-13
• 1.1 選題背景7-8
• 1.2 卡爾曼濾波及自適應(yīng)濾波理論簡介8-11
• 1.3 初始對準(zhǔn)技術(shù)的發(fā)展11
• 1.4 主要研究工作11-13
• 第二章 捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)的初始對準(zhǔn)技術(shù)13-20
• 2.1 概述13-14
• 2.2 捷聯(lián)慣性導(dǎo)航系統(tǒng)的初始對準(zhǔn)技術(shù)14-20
• 2.2.1 粗對準(zhǔn)15-19
• 2.2.2 精對準(zhǔn)19-20
• 第三章 卡爾曼濾波理論20-31
• 3.1 常規(guī)卡爾曼濾波器20-25
• 3.1.1 連續(xù)系統(tǒng)的卡爾曼濾波算法21-22
• 3.1.2 離散系統(tǒng)的卡爾曼濾波算法22-25
• 3.2 擴(kuò)展卡爾曼濾波器25-31
• 3.2.1 概述25-27
• 3.2.2 擴(kuò)展卡爾曼濾波算法27-31
• 第四章 自適應(yīng)卡爾曼濾波技術(shù)31-47
• 4.1 自適應(yīng)卡爾曼濾波器的背景31-32
• 4.2 強(qiáng)跟蹤自適應(yīng)濾波器32-35
• 4.2.1 線性強(qiáng)跟蹤自適應(yīng)濾波器32-34
• 4.2.2 非線性強(qiáng)跟蹤自適應(yīng)濾波器34-35
• 4.3 非線性系統(tǒng)的魯棒擴(kuò)展卡爾曼濾波器35-42
• 4.3.1 Sage-Husa自適應(yīng)濾波算法35-37
• 4.3.2 虛擬噪聲補(bǔ)償技術(shù)37-39
• 4.3.3 非線性系統(tǒng)的魯棒擴(kuò)展卡爾曼濾波算法39-42
• 4.4 改進(jìn)型非線性自適應(yīng)卡爾曼濾波器42-47
• 4.4.1 改進(jìn)型非線性自適應(yīng)卡爾曼濾波器的背景42-45
• 4.4.2 改進(jìn)型非線性自適應(yīng)卡爾曼濾波算法45-47
• 第五章 基于大失準(zhǔn)角下非線性對準(zhǔn)模型的建立47-53
• 5.1 系統(tǒng)模型48-51
• 5.1.1 速度誤差模型48-49
• 5.1.2 失準(zhǔn)角模型49-50
• 5.1.3 捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)慣性器件的誤差模型50-51
• 5.2 量測模型51-52
• 5.3 非線性系統(tǒng)的對準(zhǔn)模型52-53
• 第六章 卡爾曼濾波算法在非線性對準(zhǔn)中的仿真分析53-65
• 6.1 噪聲誤差條件下的仿真與分析54-58
• 6.2 模型誤差條件下的仿真與分析58-63
• 6.3 小結(jié)63-65
• 第七章 總結(jié)65-67
• 參考文獻(xiàn)67-72
• 致謝72-73
• 西北工業(yè)大學(xué)學(xué)位論文知識產(chǎn)權(quán)聲明書73
• 西北工業(yè)大學(xué)學(xué)位論文原創(chuàng)性聲明73

【引證文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前2條

1 田寵;王興亮;盧艷娥;;一種改進(jìn)的自適應(yīng)指數(shù)加權(quán)衰減記憶濾波算法[J];武漢理工大學(xué)學(xué)報;2011年11期

2 田寵;王興亮;盧艷娥;;GPS定位中2種自適應(yīng)濾波的組合算法[J];現(xiàn)代防御技術(shù);2012年03期

中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前8條

1 楊帥;高精度陀螺儀測定地球自轉(zhuǎn)參數(shù)的理論與方法研究[D];長安大學(xué);2011年

2 董明;捷聯(lián)慣性導(dǎo)航誤差模型與初始對準(zhǔn)技術(shù)研究[D];解放軍信息工程大學(xué);2011年

3 張共愿;粒子濾波算法及其在慣性導(dǎo)航系統(tǒng)中的應(yīng)用[D];西北工業(yè)大學(xué);2007年

4 賀海鷗;強(qiáng)陣風(fēng)作用下彈體上捷聯(lián)式慣導(dǎo)系統(tǒng)的初始對準(zhǔn)技術(shù)研究[D];西北工業(yè)大學(xué);2007年

5 肖剛;無人機(jī)飛行數(shù)據(jù)采集與模型辨識[D];西北工業(yè)大學(xué);2007年

6 周媛媛;基于非線性模型的組合導(dǎo)航濾波算法研究[D];上海交通大學(xué);2008年

7 宋杰;組合導(dǎo)航濾波擴(kuò)散及檢測研究[D];昆明理工大學(xué);2012年

8 袁曼飛;基于卡爾曼濾波的GAT磁懸浮陀螺全站儀數(shù)據(jù)處理及分析研究[D];長安大學(xué);2012年

  本文關(guān)鍵詞：基于自適應(yīng)卡爾曼濾波的捷聯(lián)慣導(dǎo)非線性對準(zhǔn)技術(shù)研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：252483