本文關(guān)鍵詞：基于捷聯(lián)慣性導(dǎo)航車輛初始對準(zhǔn)技術(shù)研究

  更多相關(guān)文章： SINS初始對準(zhǔn) UKF濾波 大方位失準(zhǔn)角 濾波模型

【摘要】：初始對準(zhǔn)是捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)(SINS)開始導(dǎo)航前必須完成的一項關(guān)鍵技術(shù),對準(zhǔn)精度影響著整個系統(tǒng)導(dǎo)航精度,近幾年,對準(zhǔn)技術(shù)一直是慣性領(lǐng)域的一個重要發(fā)展技術(shù)。車載初始對準(zhǔn)就是確定車輛導(dǎo)航初始時刻的姿態(tài)矩陣。當(dāng)車輛在行駛過程中因受到外界干擾引起車體產(chǎn)生擺動狀態(tài)、車載導(dǎo)航誤差累積到一定程度或者軟件運行出錯等需要重新進行初始對準(zhǔn)。對準(zhǔn)時,可以考慮采用GPS、多普勒計程儀等外界設(shè)備,通過濾波算法技術(shù),實現(xiàn)車載在行駛過程中的對準(zhǔn)。初始對準(zhǔn)的目的是盡可能快速、精確地建立初始時刻數(shù)學(xué)平臺,對準(zhǔn)技術(shù)也是國內(nèi)外在導(dǎo)航領(lǐng)域的一個研究重點與難點。本文從車載SINS初始對準(zhǔn)實際需求出發(fā),首先對SINS常用坐標(biāo)系分類和方向余弦矩陣的求解構(gòu)造過程作了介紹。闡述了初始對準(zhǔn)過程,建立對準(zhǔn)誤差模型,講解了SINS對準(zhǔn)過程中以歐拉角表示的誤差傳播方程。其次,對靜基座初始對準(zhǔn)誤差進行分析,研究粗對準(zhǔn)過程中六種不同解析式法和慣性系法構(gòu)造的捷聯(lián)轉(zhuǎn)換矩陣,對比分析得出各方法應(yīng)用的環(huán)境條件,針對車載粗對準(zhǔn)環(huán)境采用慣性系粗對準(zhǔn)法更符合實際應(yīng)用。依據(jù)濾波算法和精對準(zhǔn)原理,論述了KF和PF濾波在對準(zhǔn)中的應(yīng)用,指出了各自的優(yōu)勢與不足。最后,對大方位失準(zhǔn)角下車載對準(zhǔn)模型和UKF濾波算法展開研究,為提高初始對準(zhǔn)精度,將強跟蹤濾波思想與UKF結(jié)合,引入漸消因子實時預(yù)測協(xié)方差陣,并由當(dāng)前系統(tǒng)狀態(tài)的估計值,構(gòu)造采樣點,進行UT變換。為驗證優(yōu)化算法的可行性,通過搭建初始對準(zhǔn)仿真環(huán)境,實現(xiàn)粗對準(zhǔn)和精對準(zhǔn)濾波算法仿真。多次仿真,總結(jié)出降低濾波維數(shù),多種濾波混合使用可提高對準(zhǔn)性能。仿真結(jié)果表明,改進優(yōu)化后的UKF濾波算法在處理車載大方位初始對準(zhǔn)時,使穩(wěn)態(tài)精度誤差達到0.07?,對準(zhǔn)精度和對準(zhǔn)時間兩者均有改善。
【關(guān)鍵詞】：SINS初始對準(zhǔn) UKF濾波 大方位失準(zhǔn)角 濾波模型
【學(xué)位授予單位】：沈陽工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：U463.6
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-10
• 第1章 緒論10-15
• 1.1 課題來源背景及意義10
• 1.2 國內(nèi)外研究狀況10-13
• 1.2.1 國外研究狀況10-12
• 1.2.2 國內(nèi)研究狀況12-13
• 1.3 目前存在的主要問題13
• 1.4 論文內(nèi)容與結(jié)構(gòu)13-15
• 1.4.1 論文的主要工作13
• 1.4.2 論文結(jié)構(gòu)安排13-15
• 第2章 SINS初始對準(zhǔn)基礎(chǔ)理論15-27
• 2.1 定義坐標(biāo)系及其轉(zhuǎn)換關(guān)系15-18
• 2.1.1 常見參考坐標(biāo)系15-16
• 2.1.2 坐標(biāo)變換矩陣16-18
• 2.2 SINS初始對準(zhǔn)18-21
• 2.2.1 初始對準(zhǔn)分類與對準(zhǔn)過程19-20
• 2.2.2 初始對準(zhǔn)中常見問題20-21
• 2.2.3 初始對準(zhǔn)誤差狀態(tài)估計與補償21
• 2.3 SINS誤差源與對準(zhǔn)要求21-22
• 2.3.1 誤差源21-22
• 2.3.2 對準(zhǔn)要求22
• 2.4 對準(zhǔn)過程中誤差方程22-26
• 2.4.1 經(jīng)典微分方程組22-23
• 2.4.2 歐拉平臺誤差角23-24
• 2.4.3 初始對準(zhǔn)過程中誤差方程24-26
• 2.5 本章小結(jié)26-27
• 第3章 SINS車輛初始對準(zhǔn)方法研究27-45
• 3.1 靜基座粗對準(zhǔn)27-31
• 3.1.1 粗對準(zhǔn)原理27-28
• 3.1.2 粗對準(zhǔn)方法28-29
• 3.1.3 粗對準(zhǔn)誤差模型與分析29-31
• 3.2 微幅振動下粗對準(zhǔn)31-33
• 3.3 精對準(zhǔn)33-35
• 3.4 精對準(zhǔn)濾波方法35-39
• 3.4.1 卡爾曼濾波35-37
• 3.4.2 粒子濾波37-39
• 3.5 大方位失準(zhǔn)角下誤差模型39-41
• 3.5.1 大方位失準(zhǔn)角下SINS誤差模型39-40
• 3.5.2 車載SINS算法與誤差模型40-41
• 3.6 大方位下UKF濾波算法41-44
• 3.6.1 UKF濾波41
• 3.6.2 算法優(yōu)化41-44
• 3.7 本章小結(jié)44-45
• 第4章 車輛初始對準(zhǔn)方法與實現(xiàn)45-62
• 4.1 初始對準(zhǔn)軟件系統(tǒng)設(shè)計45-51
• 4.1.1 仿真環(huán)境的組成45-46
• 4.1.2 車載運動模擬器46-47
• 4.1.3 模擬IMU輸出47-48
• 4.1.4 車載導(dǎo)航算法實現(xiàn)48-49
• 4.1.5 濾波算法實現(xiàn)49-51
• 4.2 仿真51-61
• 4.2.1 粗對準(zhǔn)仿真51-53
• 4.2.2 精對準(zhǔn)KF和PF仿真53-55
• 4.2.3 優(yōu)化算法仿真55-61
• 4.3 本章小結(jié)61-62
• 第5章 結(jié)論62-63
• 參考文獻63-66
• 在學(xué)研究成果66-67
• 致謝67

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