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基于GNSS的機(jī)載多源數(shù)據(jù)融合算法研究

發(fā)布時(shí)間:2021-04-09 19:05
  儀表著陸系統(tǒng)在現(xiàn)有飛行器進(jìn)近和著陸的過(guò)程中起著舉足輕重的作用,但由于霧霾天氣和各類復(fù)雜氣象條件的影響,同時(shí)航班的運(yùn)行標(biāo)準(zhǔn)也在不斷提高,原有的進(jìn)近導(dǎo)航系統(tǒng)已難以在復(fù)雜氣象環(huán)境下保障飛行器的高標(biāo)準(zhǔn)著陸要求。本文擬結(jié)合全球衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)和儀表著陸系統(tǒng),提出一種新的組合導(dǎo)航進(jìn)場(chǎng)策略,以提高飛行器進(jìn)近航跡精度和完好性。本文的主要研究工作從以下幾個(gè)方面呈現(xiàn)。首先,闡述了本文的研究背景及意義,介紹了飛行器導(dǎo)航的發(fā)展歷程,并列舉了近年來(lái)國(guó)內(nèi)外對(duì)飛行器導(dǎo)航的研究成果及現(xiàn)狀,按照地域分別介紹了其使用的飛行器導(dǎo)航系統(tǒng)并簡(jiǎn)單分析了技術(shù)特點(diǎn)和系統(tǒng)優(yōu)劣性。其次,研究了儀表著陸系統(tǒng)和全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)的工作原理,并且在提高導(dǎo)航精度和可靠性的前提下提出了多源數(shù)據(jù)融合的方法。本文深入分析了四種融合算法,在參照應(yīng)用模型特點(diǎn)的基礎(chǔ)上選用了卡爾曼濾波算法和自適應(yīng)濾波算法。針對(duì)后續(xù)研究機(jī)載端多源數(shù)據(jù)融合,在原有基礎(chǔ)上對(duì)兩種濾波算法進(jìn)行了擴(kuò)展研究,并且在儀表著陸系統(tǒng)的基礎(chǔ)上引入星基著陸系統(tǒng)GLS(GNSS Landing System),提出了新的組合導(dǎo)航進(jìn)場(chǎng)策略,以此實(shí)現(xiàn)降低飛行器進(jìn)近航跡誤差,增強(qiáng)進(jìn)近系統(tǒng)完好性,提高進(jìn)近效率和空... 

【文章來(lái)源】:沈陽(yáng)航空航天大學(xué)遼寧省

【文章頁(yè)數(shù)】:66 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【文章目錄】:
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 課題背景及意義
    1.2 飛行器導(dǎo)航發(fā)展概述
    1.3 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.4 本文主要工作及內(nèi)容安排
第2章 多源數(shù)據(jù)融合技術(shù)
    2.1 概述
    2.2 ILS技術(shù)
    2.3 GNSS技術(shù)
    2.4 四種融合算法
        2.4.1 最小二乘估計(jì)算法
        2.4.2 最小二乘的加權(quán)估計(jì)算法
        2.4.3 卡爾曼濾波算法
        2.4.4 自適應(yīng)濾波算法
第3章 組合導(dǎo)航進(jìn)場(chǎng)策略
    3.1 概述
    3.2 進(jìn)場(chǎng)策略理論
        3.2.1 基本RNP程序
        3.2.2 對(duì)比GLS與ILS
    3.3 進(jìn)場(chǎng)數(shù)據(jù)處理
        3.3.1 試飛數(shù)據(jù)處理
        3.3.2 標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)近航跡處理
    3.4 仿真與分析
    3.5 小結(jié)
第4章 基于卡爾曼濾波融合算法的組合導(dǎo)航進(jìn)場(chǎng)策略
    4.1 概述
    4.2 進(jìn)近系統(tǒng)模型
    4.3 數(shù)據(jù)獲取及融合
        4.3.1 ILS數(shù)據(jù)獲取
        4.3.2 差分GNSS數(shù)據(jù)獲取
        4.3.3 ILS、差分GNSS數(shù)據(jù)融合
    4.4 組合導(dǎo)航進(jìn)場(chǎng)策略仿真與分析
    4.5 小結(jié)
第5章 基于擴(kuò)展自適應(yīng)融合算法的組合導(dǎo)航進(jìn)場(chǎng)策略
    5.1 概述
    5.2 進(jìn)近系統(tǒng)模型
    5.3 擴(kuò)展自適應(yīng)融合算法
        5.3.1 融合算法介紹
        5.3.2 融合算法分析
    5.4 組合導(dǎo)航進(jìn)場(chǎng)策略仿真與分析
    5.5 小結(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀碩士期間發(fā)表(含錄用)的學(xué)術(shù)論文


【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
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[3]機(jī)場(chǎng)進(jìn)近導(dǎo)航系統(tǒng)介紹[J]. 童克文.  江蘇航空. 2012(04)
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[5]帶相關(guān)噪聲的加權(quán)觀測(cè)融合估計(jì)算法及其全局最優(yōu)性[J]. 王欣,朱齊丹,孫書(shū)利.  系統(tǒng)工程與電子技術(shù). 2010(10)
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[10]A New Optimal Hatch Filter to Minimize the Effects of Ionosphere Gradients for GBAS[J]. Huang Zhenggang*,Huang Zhigang,Zhu Yanbo School of Electronic Information Engineering,Beijing University of Aeronautics and Astronautics,Beijing 100191,China.  Chinese Journal of Aeronautics. 2008(06)

碩士論文
[1]基于無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的氣味源定位方法[D]. 李銘澤.天津大學(xué) 2009
[2]多星座衛(wèi)星組合導(dǎo)航技術(shù)研究[D]. 吳玲.南京航空航天大學(xué) 2009



本文編號(hào):3128156

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