慣性/衛(wèi)星組合導(dǎo)航在進(jìn)行濾波時(shí),需要慣性導(dǎo)航和衛(wèi)星導(dǎo)航的噪聲信息,在實(shí)際使用時(shí)主要靠經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行預(yù)先設(shè)置,但是在飛行環(huán)境中,噪聲可能會發(fā)生變化,這將導(dǎo)致組合導(dǎo)航濾波效果降低,甚至可能導(dǎo)致濾波發(fā)散;另外對基于速度位置的慣性/衛(wèi)星組合導(dǎo)航,姿態(tài)角誤差等狀態(tài)量的在線修正精度一直不高,導(dǎo)致修正后的速度位置誤差發(fā)散較快。針對上述問題,需要研究組合導(dǎo)航參數(shù)的在線估計(jì),以實(shí)現(xiàn)更少先驗(yàn)信息更加可靠的慣性/衛(wèi)星組合導(dǎo)航。本文的主要研究內(nèi)容為:推導(dǎo)捷聯(lián)慣導(dǎo)的導(dǎo)航方程,建立慣性/衛(wèi)星組合導(dǎo)航濾波模型;針對參數(shù)在線估計(jì)問題,提出一種帶參數(shù)估計(jì)的組合導(dǎo)航新架構(gòu);結(jié)合新架構(gòu),對濾波的狀態(tài)變量進(jìn)行可觀測性分析,從理論推導(dǎo)和仿真試驗(yàn)兩個(gè)方面分析濾波的影響因素,提出具體的可估計(jì)參數(shù);基于提出的新架構(gòu),研究建立采用遺傳算法實(shí)現(xiàn)參數(shù)在線估計(jì)的并行計(jì)算方法;并采用均勻設(shè)計(jì)對遺傳算法的初始種群進(jìn)行了優(yōu)化,針對遺傳算法的適值函數(shù)問題,進(jìn)行評價(jià)方法和收斂判定方法的研究;最后仿真驗(yàn)證表明參數(shù)估計(jì)方法是有效的。 

【文章來源】：中國運(yùn)載火箭技術(shù)研究院北京市

【文章頁數(shù)】：83 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 研究背景和意義
    1.2 相關(guān)技術(shù)概述
        1.2.1 慣性/衛(wèi)星組合導(dǎo)航技術(shù)
        1.2.2 組合導(dǎo)航信息融合方法
        1.2.3 智能算法在組合導(dǎo)航中的應(yīng)用
    1.3 本文主要研究內(nèi)容
2 捷聯(lián)慣性導(dǎo)航原理及組合導(dǎo)航濾波模型
    2.1 坐標(biāo)系定義與坐標(biāo)變換
        2.1.1 坐標(biāo)系定義
        2.1.2 坐標(biāo)變換
    2.2 捷聯(lián)慣性導(dǎo)航解算
        2.2.1 慣性儀表的工具誤差補(bǔ)償
        2.2.2 姿態(tài)更新
        2.2.3 速度位置更新
    2.3 基于速度位置的組合導(dǎo)航濾波模型
    2.4 本章小結(jié)
3 組合導(dǎo)航參數(shù)在線估計(jì)結(jié)構(gòu)
    3.1 并行計(jì)算的組合導(dǎo)航新架構(gòu)
    3.2 硬件可實(shí)現(xiàn)性
    3.3 本章小結(jié)
4 可觀測性及穩(wěn)定性分析
    4.1 可觀測性分析方法
    4.2 狀態(tài)變量的可觀測性分析
        4.2.1 狀態(tài)的可觀測性分析
        4.2.2 狀態(tài)間的相互影響分析
    4.3 濾波穩(wěn)定性分析
        4.3.1 濾波穩(wěn)定性影響因素分析
        4.3.2 濾波誤差分析
    4.4 可估計(jì)參數(shù)
    4.5 本章小結(jié)
5 組合導(dǎo)航參數(shù)在線估計(jì)方法
    5.1 參數(shù)估計(jì)方法
        5.1.1 遺傳算法在參數(shù)估計(jì)中的應(yīng)用
        5.1.2 遺傳算法評價(jià)準(zhǔn)則設(shè)計(jì)
    5.2 均勻設(shè)計(jì)在遺傳算法中的應(yīng)用
    5.3 收斂判定方法
    5.4 本章小結(jié)
6 仿真驗(yàn)證
    6.1 仿真條件
    6.2 組合導(dǎo)航參數(shù)在線估計(jì)結(jié)果及分析
    6.3 本章小結(jié)
7 結(jié)論
參考文獻(xiàn)
作者在學(xué)期間取得的學(xué)術(shù)成果
致謝
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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本文編號：3389433