無人機(jī)具有體積小、質(zhì)量輕、攜帶方便等優(yōu)點(diǎn),被廣泛應(yīng)用于軍用和民用領(lǐng)域。導(dǎo)航系統(tǒng)作為無人機(jī)中最重要的組成部分,關(guān)系著無人機(jī)飛行過程中的各類安全問題,是實(shí)現(xiàn)無人機(jī)穩(wěn)定飛行的基礎(chǔ)。采用全球定位系統(tǒng)和慣性導(dǎo)航系統(tǒng)的組合導(dǎo)航系統(tǒng)能夠充分利用各子系統(tǒng)性能,從而提高導(dǎo)航系統(tǒng)的精度及可靠性。但是,該組合導(dǎo)航系統(tǒng)在導(dǎo)航過程中又過分依賴于GPS信號,在GPS信號被遮擋或受到干擾而出現(xiàn)異常時(shí),GPS對INS的修正無法實(shí)現(xiàn),難以限制INS誤差隨時(shí)間積累,INS因此發(fā)散。因此,本文主要針對這一問題,研究如何提高導(dǎo)航系統(tǒng)的精度和可靠性。主要工作內(nèi)容總結(jié)如下:（1）概述了GPS/INS組合導(dǎo)航基本理論。研究了GPS和INS的誤差特性,建立了INS的誤差模型;同時(shí),研究了慣性導(dǎo)航系統(tǒng)信息（姿態(tài)、位置和速度）的解算算法,建立了GPS/INS組合導(dǎo)航系統(tǒng)模型。（2）設(shè)計(jì)了一種基于卡爾曼濾波的GPS/INS組合導(dǎo)航信息融合方法。研究了卡爾曼濾波理論,利用卡爾曼濾波算法給出組合導(dǎo)航系統(tǒng)的狀態(tài)方程和量測方程,對組合導(dǎo)航信息進(jìn)行估計(jì)與校準(zhǔn);同時(shí),采用松組合模式,對全球定位系統(tǒng)和慣性導(dǎo)航系統(tǒng)提供的姿態(tài)、位置和速度信息進(jìn)行融合、處理... 

【文章來源】：南昌航空大學(xué)江西省

【文章頁數(shù)】：69 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 GPS/INS組合導(dǎo)航研究概況
        1.2.1 GPS導(dǎo)航系統(tǒng)概況
        1.2.2 慣性導(dǎo)航系統(tǒng)概況
        1.2.3 GPS/INS組合導(dǎo)航研究現(xiàn)狀
    1.3 組合導(dǎo)航信息融合方法研究現(xiàn)狀
    1.4 論文主要工作及章節(jié)安排
第2章 GPS/INS組合導(dǎo)航基本理論
    2.1 引言
    2.2 全球定位系統(tǒng)
        2.2.1 全球定位系統(tǒng)的組成
        2.2.2 GPS定位原理
        2.2.3 GPS定位系統(tǒng)誤差
    2.3 慣性導(dǎo)航系統(tǒng)
        2.3.1 慣性導(dǎo)航中常用坐標(biāo)系及其轉(zhuǎn)換
        2.3.3 慣性導(dǎo)航系統(tǒng)定位原理及解算算法
        2.3.4 慣性導(dǎo)航系統(tǒng)誤差
    2.4 GPS/INS組合導(dǎo)航
        2.4.1 組合導(dǎo)航系統(tǒng)的優(yōu)越性
        2.4.2 組合導(dǎo)航系統(tǒng)組合模式
        2.4.3 組合導(dǎo)航系統(tǒng)設(shè)計(jì)模式
    2.5 本章小結(jié)
第3章 GPS/INS組合導(dǎo)航信息融合方法
    3.1 引言
    3.2 卡爾曼濾波算法概述
        3.2.1 卡爾曼濾波理論基礎(chǔ)
        3.2.2 卡爾曼濾波原理
    3.3 GPS/INS組合導(dǎo)航信息融合方法設(shè)計(jì)
        3.3.1 INS的誤差模型
        3.3.2 松組合濾波設(shè)計(jì)
    3.4 組合導(dǎo)航信息融合方法仿真與分析
    3.5 本章小結(jié)
第4章 GPS信號異常時(shí)組合導(dǎo)航信息融合方法
    4.1 引言
    4.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法
        4.2.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)
        4.2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)方法
        4.2.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法能力特點(diǎn)
    4.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法
        4.3.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理
        4.3.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的不足及改進(jìn)方法
    4.4 GPS信號異常時(shí)組合導(dǎo)航信息融合方法設(shè)計(jì)
        4.4.1 GPS信號異常時(shí)系統(tǒng)模型
        4.4.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)
        4.4.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)處理
    4.5 實(shí)驗(yàn)仿真結(jié)果及分析
    4.6 本章小結(jié)
第5章 總結(jié)與展望
    5.1 研究工作總結(jié)
    5.2 今后研究展望
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士期間研究成果及參與科研情況說明
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
[1]基于DSP的SINS/GPS組合導(dǎo)航系統(tǒng)信息處理[D]. 王杰.長春工業(yè)大學(xué) 2016
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[4]北斗二號抗干擾接收機(jī)關(guān)鍵部件的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]. 陳強(qiáng).西安電子科技大學(xué) 2012
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本文編號：3207155