飛行器運(yùn)動(dòng)參數(shù)的精確測(cè)量是控制飛行器姿態(tài)和運(yùn)動(dòng)軌跡的必要前提,論文主要是針對(duì)具有一定轉(zhuǎn)速的滾轉(zhuǎn)彈運(yùn)動(dòng)參數(shù)的測(cè)量和估計(jì)問(wèn)題展開(kāi)研究工作。本文首先概述了捷聯(lián)慣性導(dǎo)航系統(tǒng)的基本原理,詳細(xì)地推導(dǎo)了運(yùn)動(dòng)參數(shù)（姿態(tài)角、速度、位置）的非線性動(dòng)態(tài)方程,并結(jié)合六自由度外彈道模型,構(gòu)建了滾轉(zhuǎn)彈運(yùn)動(dòng)參數(shù)仿真測(cè)量系統(tǒng),同時(shí)論述了運(yùn)動(dòng)參數(shù)的生成方法。其次,根據(jù)線性化思想,推導(dǎo)了系統(tǒng)的線性誤差狀態(tài)方程和量測(cè)方程,建立了GPS/IMU組合測(cè)量系統(tǒng)的松組合模型,然后基于松組合模型,分別運(yùn)用間接、輸出校正法的線性卡爾曼濾波和擴(kuò)展卡爾曼濾波（EKF）對(duì)運(yùn)動(dòng)參數(shù)進(jìn)行估計(jì),仿真結(jié)果研究和理論分析表明,當(dāng)滾轉(zhuǎn)彈的轉(zhuǎn)速提高時(shí),這兩種方法的估計(jì)結(jié)果都會(huì)發(fā)散。最后,采用平方根-中心差分卡爾曼濾波（SR-CDKF）對(duì)滾轉(zhuǎn)彈的運(yùn)動(dòng)參數(shù)進(jìn)行估計(jì),仿真結(jié)果表明高轉(zhuǎn)速時(shí),SR-CDKF依然能夠取得較高的估計(jì)精度。論文的研究結(jié)果為高動(dòng)態(tài)飛行器運(yùn)動(dòng)參數(shù)的測(cè)量和估計(jì)問(wèn)題提供了有效的解決途徑。 

【文章來(lái)源】：南京理工大學(xué)江蘇省 211工程院校

【文章頁(yè)數(shù)】：87 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 課題研究的背景及意義
        1.1.1 課題研究的背景
        1.1.2 課題研究的意義
    1.2 GPS/INS組合測(cè)量方法
        1.2.1 GPS、INS兩種測(cè)量系統(tǒng)的概述
        1.2.2 GPS/INS組合測(cè)量系統(tǒng)的優(yōu)點(diǎn)
        1.2.3 GPS/INS組合模式
    1.3 GPS/INS組合導(dǎo)航的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.4 卡爾曼濾波理論的發(fā)展及應(yīng)用
    1.5 本論文的主要研究?jī)?nèi)容
2 捷聯(lián)慣性導(dǎo)航原理
    2.1 捷聯(lián)慣性導(dǎo)航的基本原理
        2.1.1 概述
        2.1.2 捷聯(lián)慣性測(cè)量系統(tǒng)的基本原理
    2.2 捷聯(lián)慣性測(cè)量系統(tǒng)中常用坐標(biāo)系及其之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系
        2.2.1 常用的幾種坐標(biāo)系
        2.2.2 坐標(biāo)系之間的轉(zhuǎn)換矩陣
    2.3 捷聯(lián)慣導(dǎo)的主要運(yùn)動(dòng)參數(shù)方程
        2.3.1 姿態(tài)角運(yùn)動(dòng)方程
        2.3.2 速度導(dǎo)航方程
        2.3.3 位置導(dǎo)航方程
    2.4 捷聯(lián)慣性測(cè)量系統(tǒng)的初始對(duì)準(zhǔn)
    2.5 捷聯(lián)慣性測(cè)量系統(tǒng)的誤差源
    2.6 本章小結(jié)
3 滾轉(zhuǎn)彈運(yùn)動(dòng)參數(shù)仿真測(cè)量系統(tǒng)設(shè)計(jì)
    3.1 外彈道仿真系統(tǒng)
        3.1.1 彈箭動(dòng)力學(xué)基本方程
        3.1.2 作用在滾轉(zhuǎn)彈上的氣動(dòng)力和氣動(dòng)力矩
        3.1.3 重力
        3.1.4 六自由度彈道方程
    3.2 測(cè)量仿真系統(tǒng)
        3.2.1 角速率測(cè)量值產(chǎn)生方法
        3.2.2 姿態(tài)角測(cè)量值產(chǎn)生方法
        3.2.3 比力值產(chǎn)生方法
        3.2.4 GPS速度測(cè)量值產(chǎn)生方法
        3.2.5 GPS位置測(cè)量值產(chǎn)生方法
    3.3 仿真系統(tǒng)組成及應(yīng)用
        3.3.1 仿真整體組成模塊圖
        3.3.2 仿真系統(tǒng)應(yīng)用示例
    3.4 本章小結(jié)
4 基于誤差模型的GPS/INS系統(tǒng)組合濾波校正方法
    4.1 GPS/INS組合系統(tǒng)的基本原理
    4.2 GPS/INS組合校正方式
        4.2.1 輸出校正濾波
        4.2.2 反饋校正濾波
    4.3 GPS/INS組合導(dǎo)航模型
        4.3.1 線性誤差狀態(tài)方程
        4.3.2 系統(tǒng)的測(cè)量方程
    4.4 線性卡爾曼濾波的基本原理及實(shí)現(xiàn)步驟
        4.4.1 離散型卡爾曼濾波原理
        4.4.2 離散型卡爾曼濾波算法使用要點(diǎn)
    4.5 GPS/IMU組合測(cè)量系統(tǒng)的仿真實(shí)現(xiàn)及其分析
        4.5.1 捷聯(lián)慣性導(dǎo)航算法的仿真研究
        4.5.2 GPS/INS組合算法的仿真研究
    4.6 擴(kuò)展卡爾曼濾波（EKF）原理及其仿真實(shí)現(xiàn)
        4.6.1 擴(kuò)展卡爾曼濾波（EKF）原理
        4.6.2 離散型擴(kuò)展卡爾曼濾波
        4.6.3 EKF的仿真實(shí)現(xiàn)及其分析
        4.6.4 低轉(zhuǎn)速存在固定零偏的EKF仿真實(shí)現(xiàn)及其分析
        4.6.5 轉(zhuǎn)速提高后EKF仿真實(shí)現(xiàn)及其分析
    4.7 本章小結(jié)
5 Sigma點(diǎn)Kalman濾波方法在GPS/INS組合導(dǎo)航系統(tǒng)中的應(yīng)用研究
    5.1 Sigma點(diǎn)Kalman濾波器基本原理概述
    5.2 SR-CDKF方法的基本原理
        5.2.1 SR-CDKF方法的基本原理
        5.2.2 SR-CDKF方法的基本步驟
    5.3 基于SR-CDKF的仿真結(jié)果和分析
    5.4 本章小結(jié)
6 總結(jié)與展望
    6.1 工作總結(jié)
    6.2 工作展望
致謝
參考文獻(xiàn)
附錄


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
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[2]GPS/INS組合導(dǎo)航系統(tǒng)中卡爾曼濾波算法的研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 王欣明.北京交通大學(xué) 2012
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[4]GPS/INS組合導(dǎo)航系統(tǒng)研究[D]. 黃兵超.國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2010
[5]GPS/INS組合導(dǎo)航系統(tǒng)研究及實(shí)現(xiàn)[D]. 李倩.上海交通大學(xué) 2010
[6]GPS與捷聯(lián)慣導(dǎo)組合導(dǎo)航系統(tǒng)研究[D]. 杜習(xí)奇.南京理工大學(xué) 2004



本文編號(hào)：3120651