當(dāng)今時(shí)代,科學(xué)革命的步伐越走越快,商用車(chē)在人們的日常生活中起著越來(lái)越重要的作用,同時(shí)城市建設(shè)的快速發(fā)展也對(duì)交通管理提出了更高的要求,導(dǎo)航系統(tǒng)在人類(lèi)生活生產(chǎn)中起到了不可替代的作用。當(dāng)前社會(huì)中,使用到的是一種組合導(dǎo)航系統(tǒng),該組合導(dǎo)航是車(chē)載導(dǎo)航系統(tǒng)的主要模式,本文針對(duì)車(chē)載組合導(dǎo)航系統(tǒng)在工作中遇到的實(shí)際問(wèn)題,以車(chē)載捷聯(lián)慣導(dǎo)組合導(dǎo)航系統(tǒng)為研究對(duì)象來(lái)設(shè)計(jì)卡爾曼濾波器,并進(jìn)行了相應(yīng)的仿真實(shí)驗(yàn),基本達(dá)到了預(yù)期的目標(biāo)。組合導(dǎo)航系統(tǒng)通常采用卡爾曼濾波技術(shù)進(jìn)行信息融合,然而在用卡爾曼濾波算法估計(jì)車(chē)輛的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)時(shí),當(dāng)車(chē)輛運(yùn)動(dòng)狀態(tài)發(fā)生突然改變,那么將會(huì)導(dǎo)致卡爾曼濾波估值不能及時(shí)地跟蹤車(chē)輛真實(shí)狀態(tài)的變化。本文針對(duì)這一問(wèn)題從算法的角度分析了產(chǎn)生這種現(xiàn)象的原因,分別從濾波增益計(jì)算和系統(tǒng)狀態(tài)一步預(yù)測(cè)值的計(jì)算兩個(gè)角度提出了相應(yīng)的改進(jìn)算法,并完成了相應(yīng)的仿真實(shí)驗(yàn),通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)證明了改進(jìn)的卡爾曼濾波算法使得卡爾曼濾波器的跟蹤速度和濾波精度都得到了提高。希望通過(guò)該論文的研究,能夠?yàn)榻M合導(dǎo)航系統(tǒng)的發(fā)展提供了一個(gè)成熟的技術(shù)方案,通過(guò)快速的計(jì)算速度和更快、更高的服務(wù),提高人們的生活水平。 

【文章來(lái)源】：大連理工大學(xué)遼寧省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：61 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 本文的研究背景、內(nèi)容及意義
    1.2 車(chē)載導(dǎo)航系統(tǒng)的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì)
    1.3 本文的主要內(nèi)容
    1.4 本文的基本結(jié)構(gòu)
2 SINS/GPS組合導(dǎo)航系統(tǒng)原理
    2.1 GPS導(dǎo)航系統(tǒng)
        2.1.1 GPS導(dǎo)航系統(tǒng)的基本原理
        2.1.2 GPS導(dǎo)航系統(tǒng)中的誤差緣由
    2.2 捷聯(lián)慣性導(dǎo)航系統(tǒng)
    2.3 SINS/GPS組合導(dǎo)航
    2.4 組合導(dǎo)航中的卡爾曼濾波技術(shù)
        2.4.1 常規(guī)卡爾曼濾波
        2.4.2 聯(lián)邦卡爾曼濾波
        2.4.3 自適應(yīng)卡爾曼濾波
    2.5 本章小結(jié)
3 導(dǎo)航驗(yàn)證系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)
    3.1 總體方案的設(shè)計(jì)思想
    3.2 功能模塊的器件選型
        3.2.1 GPS接收器
        3.2.2 IMU接收模塊
        3.2.3 DSP計(jì)算模塊
    3.3 功能模塊的電路設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
        3.3.1 總體功能設(shè)計(jì)
        3.3.2 電源模塊設(shè)計(jì)
        3.3.3 UART串口模塊設(shè)計(jì)
        3.3.4 A/D轉(zhuǎn)換設(shè)計(jì)
        3.3.5 12C通信設(shè)計(jì)
    3.4 功能模塊的設(shè)置與使用
        3.4.1 GPS模塊
        3.4.2 IMU模塊
4 改進(jìn)的卡爾曼濾波算法
    4.1 改進(jìn)的卡爾曼濾波算法的基本原理
    4.2 組合導(dǎo)航系統(tǒng)建模
        4.2.1 狀態(tài)和測(cè)量的選取
        4.2.2 狀態(tài)方程建模
        4.2.3 測(cè)量方程建模
        4.2.4 狀態(tài)方程和測(cè)量方程的離散化
    4.3 本章小結(jié)
5 實(shí)驗(yàn)分析
    5.1 仿真實(shí)驗(yàn)
        5.1.1 仿真系統(tǒng)原理
        5.1.2 仿真初始值的選取
    5.2 兩種卡爾曼濾波算法仿真結(jié)果對(duì)比分析
    5.3 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
附錄A 改進(jìn)卡爾曼濾波算法的MATLAB程序
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]旋轉(zhuǎn)捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)原理及典型方案分析[J]. 徐勝紅,金斌,施建洪,李瑞濤.  海軍航空工程學(xué)院學(xué)報(bào). 2012(04)
[2]GPS衛(wèi)星定位技術(shù)及其在工程測(cè)量中的應(yīng)用[J]. 胡云.  科技創(chuàng)業(yè)月刊. 2010(07)
[3]捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)的誤差模型與仿真[J]. 儲(chǔ)海榮,段鎮(zhèn),賈宏光,郭立紅,張躍.  光學(xué)精密工程. 2009(11)
[4]旋轉(zhuǎn)光纖陀螺捷聯(lián)式慣性導(dǎo)航系統(tǒng)[J]. 劉勇,蔡體菁,芶志平,宋軍.  壓電與聲光. 2009(03)
[5]捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)姿態(tài)解算模塊的實(shí)現(xiàn)[J]. 杜海龍,張榮輝,劉平,鄭喜鳳,賈宏光,馬海濤.  光學(xué)精密工程. 2008(10)
[6]GPS車(chē)載導(dǎo)航系統(tǒng)的地圖匹配算法研究[J]. 潘昊,胡飛,楊立國(guó).  中國(guó)水運(yùn)(學(xué)術(shù)版). 2007(11)
[7]車(chē)載GPS/DR組合導(dǎo)航系統(tǒng)的數(shù)據(jù)融合算法[J]. 寇艷紅,張其善,李先亮.  北京航空航天大學(xué)學(xué)報(bào). 2003(03)
[8]基于低成本組合導(dǎo)航定位系統(tǒng)的新融合濾波算法[J]. 白宇駿,徐曉蘇,丁敏.  中國(guó)慣性技術(shù)學(xué)報(bào). 2002(06)
[9]車(chē)輛GPS/DR組合導(dǎo)航方法研究[J]. 董緒榮,孟慶杰,任宇飛.  指揮技術(shù)學(xué)院學(xué)報(bào). 2001(03)

碩士論文
[1]基于嵌入式的車(chē)輛導(dǎo)航系統(tǒng)研究[D]. 李海青.上海交通大學(xué) 2009
[2]捷聯(lián)慣性/里程儀/偽衛(wèi)星車(chē)載組合導(dǎo)航系統(tǒng)研究[D]. 丁文娟.西北工業(yè)大學(xué) 2006



本文編號(hào)：3542127