未來汽車的發(fā)展方向是自動(dòng)駕駛汽車,隨著人工智能技術(shù)、視覺識(shí)別技術(shù)、GNSS高精度導(dǎo)航定位技術(shù)、5G-V2X通信技術(shù)等核心技術(shù)的突破和完善,自動(dòng)駕駛汽車會(huì)逐步發(fā)展起來,成為出行和物流工具。GNSS與INS都被廣泛應(yīng)用于汽車定位導(dǎo)航中,二者組合后可以提升系統(tǒng)的穩(wěn)定性,是導(dǎo)航領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)問題之一。GNSS/INS組合導(dǎo)航分為松組合、緊組合和深組合。松組合和緊組合都是利用GNSS信息輔助INS導(dǎo)航,深組合實(shí)現(xiàn)了INS與GNSS在信號(hào)處理層的信息交互。其中,GNSS/INS緊組合和深組合兩種方式,極大地提高了整體導(dǎo)航系統(tǒng)的可靠性,特別適用于復(fù)雜環(huán)境下的車載導(dǎo)航應(yīng)用。GNSS/INS深組合系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)需要調(diào)整GNSS接收機(jī)底層軟硬件結(jié)構(gòu),組合算法上也需要進(jìn)行深層次研究。在目前的研究中,對(duì)深組合GNSS信號(hào)跟蹤誤差模型、深組合系統(tǒng)中GNSS基帶性能評(píng)估及優(yōu)化等方面的研究還不成熟,對(duì)組合導(dǎo)航系統(tǒng)的反欺騙性能和系統(tǒng)可靠性研究較少,這些都制約GNSS/INS組合技術(shù)的進(jìn)一步突破及在車載復(fù)雜應(yīng)用場景下廣泛應(yīng)用。本研究面向大眾車載領(lǐng)域,從自動(dòng)駕駛對(duì)衛(wèi)星導(dǎo)航的需求出發(fā),研究復(fù)雜動(dòng)態(tài)環(huán)境下車載組合導(dǎo)航技術(shù),提出組... 

【文章來源】：電子科技大學(xué)四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：131 頁

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【文章目錄】：
摘要
abstract
縮略詞表
第一章 緒論
    1.1 研究背景和意義
        1.1.1 課題來源
        1.1.2 研究目的及意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 GNSS可靠性研究現(xiàn)狀
        1.2.2 組合導(dǎo)航技術(shù)研究現(xiàn)狀
        1.2.3 組合導(dǎo)航信息融合技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀
        1.2.4 車載導(dǎo)航的技術(shù)現(xiàn)狀
    1.3 本文的主要貢獻(xiàn)與創(chuàng)新
    1.4 本論文的結(jié)構(gòu)安排
第二章 車載導(dǎo)航技術(shù)研究及復(fù)雜應(yīng)用環(huán)境需求分析
    2.1 GNSS接收機(jī)技術(shù)
        2.1.1 GNSS接收機(jī)工作原理
        2.1.2 硬件架構(gòu)
        2.1.3 軟件架構(gòu)
    2.2 慣性導(dǎo)航技術(shù)
        2.2.1 MEMS慣性技術(shù)
        2.2.2 MEMS陀螺儀原理
        2.2.3 MEMS加速度計(jì)原理
        2.2.4 INS導(dǎo)航算法及誤差方程
    2.3 GNSS/INS組合導(dǎo)航技術(shù)
    2.4 面向復(fù)雜應(yīng)用環(huán)境的車載導(dǎo)航需求分析
    2.5 本章小結(jié)
第三章 車載GNSS/INS組合導(dǎo)航系統(tǒng)可靠性研究
    3.1 GNSS/INS組合系統(tǒng)欺騙防御性能研究
        3.1.1 接收機(jī)反欺騙算法
        3.1.2 欺騙信號(hào)建模
        3.1.3 多峰檢測模型
        3.1.4 檢測算法性能分析
    3.2 GNSS/INS深組合導(dǎo)航可靠性研究
        3.2.1 深組合導(dǎo)航誤差建模
        3.2.2 高動(dòng)態(tài)下深組合導(dǎo)航可靠性研究
    3.3 仿真驗(yàn)證與分析
        3.3.1 GNSS反欺騙算法驗(yàn)證
        3.3.2 GNSS/INS組合導(dǎo)航誤差模型驗(yàn)證
    3.4 本章小結(jié)
第四章 實(shí)時(shí)車載GNSS/INS組合導(dǎo)航算法研究
    4.1 車載GNSS/INS組合導(dǎo)航系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
        4.1.1 SINS導(dǎo)航解算算法
        4.1.2 實(shí)時(shí)車載GNSS/INS組合導(dǎo)航系統(tǒng)設(shè)計(jì)
    4.2 基于RBF的實(shí)時(shí)車載GNSS/INS組合濾波算法
        4.2.1 自適應(yīng)卡爾曼濾波器設(shè)計(jì)
        4.2.2 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
    4.3 測試及結(jié)果分析
        4.3.1 基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)Kalman濾波算法驗(yàn)證
        4.3.2 實(shí)時(shí)車載GNSS/INS緊組合系統(tǒng)性能測試
    4.4 本章小結(jié)
第五章 一體化車載GNSS/INS組合導(dǎo)航系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)與驗(yàn)證
    5.1 基于RBFNN的一體化實(shí)時(shí)GNSS/INS組合導(dǎo)航模塊設(shè)計(jì)
        5.1.1 硬件架構(gòu)
        5.1.2 軟件架構(gòu)
        5.1.3 GNSS數(shù)據(jù)與INS數(shù)據(jù)的同步提取
    5.2 基于RBFNN的一體化實(shí)時(shí)GNSS/INS組合導(dǎo)航模塊實(shí)現(xiàn)
        5.2.1 組合模塊硬件設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
        5.2.2 組合模塊軟件設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
    5.3 GNSS/INS車道級(jí)導(dǎo)航終端
        5.3.1 組合導(dǎo)航模塊在導(dǎo)航終端的集成
        5.3.2 導(dǎo)航終端的可靠性測試
    5.4 GNSS/INS組合車載導(dǎo)航系統(tǒng)測試
        5.4.1 一體化導(dǎo)航模塊測試
        5.4.2 車道級(jí)車載組合導(dǎo)航測試
    5.5 本章小結(jié)
第六章 全文總結(jié)與展望
    6.1 論文工作總結(jié)
    6.2 后續(xù)工作展望
致謝
參考文獻(xiàn)
攻讀博士學(xué)位期間取得的成果


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]東風(fēng)乘用車車聯(lián)網(wǎng)發(fā)展戰(zhàn)略的建議和思考[J]. 易琨,張彥超,劉勛,阮倩.  上海汽車. 2018(03)
[2]面向5G車聯(lián)網(wǎng)連通性關(guān)鍵理論綜述[J]. 張登銀,張敏,丁飛.  南京郵電大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2018(01)
[3]基于車聯(lián)網(wǎng)和移動(dòng)邊緣計(jì)算的時(shí)延可容忍數(shù)據(jù)傳輸[J]. 李萌,司鵬搏,孫恩昌,張延華.  北京工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào). 2018(04)
[4]發(fā)展自動(dòng)駕駛汽車的挑戰(zhàn)和前景展望[J]. 陳曉博.  綜合運(yùn)輸. 2016(11)
[5]GNSS/INS緊組合算法實(shí)時(shí)性改進(jìn)與嵌入式驗(yàn)證[J]. 章紅平,常樂,汪宏晨,牛小驥,高周正.  東南大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2016(04)
[6]智能網(wǎng)聯(lián)汽車現(xiàn)狀及發(fā)展戰(zhàn)略建議[J]. 李克強(qiáng).  經(jīng)營者(汽車商業(yè)評(píng)論). 2016(02)
[7]GNSS/INS深組合技術(shù)研究進(jìn)展與展望[J]. 牛小驥,班亞龍,張?zhí)嵘?劉經(jīng)南.  航空學(xué)報(bào). 2016(10)
[8]BDS/SINS緊耦合組合導(dǎo)航技術(shù)仿真研究[J]. 董淼,宋艷君,夏奇,張國綱.  計(jì)算機(jī)仿真. 2014(08)
[9]GNSS/INS深組合導(dǎo)航技術(shù)研究進(jìn)展[J]. 金東陽,劉黨輝,夏長峰.  全球定位系統(tǒng). 2014(03)
[10]神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輔助卡爾曼濾波在組合導(dǎo)航中的應(yīng)用[J]. 崔留爭,高思遠(yuǎn),賈宏光,儲(chǔ)海榮,姜瑞凱.  光學(xué)精密工程. 2014(05)

博士論文
[1]城市環(huán)境下無人車自主定位關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 康俊民.長安大學(xué) 2016
[2]高動(dòng)態(tài)GNSS/INS標(biāo)量深組合跟蹤技術(shù)研究[D]. 班亞龍.武漢大學(xué) 2016
[3]GNSS/INS深耦合系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 何偉.西北工業(yè)大學(xué) 2016
[4]北斗軟件接收機(jī)及慣性/衛(wèi)星超緊組合導(dǎo)航關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 謝非.南京航空航天大學(xué) 2014
[5]MEMS-SINS/GPS組合導(dǎo)航關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 崔留爭.中國科學(xué)院研究生院(長春光學(xué)精密機(jī)械與物理研究所) 2014
[6]GNSS/INS標(biāo)量深組合跟蹤技術(shù)研究與原型系統(tǒng)驗(yàn)證[D]. 張?zhí)嵘?武漢大學(xué) 2013
[7]GNSS/INS深組合導(dǎo)航理論與方法研究[D]. 陳坡.解放軍信息工程大學(xué) 2013
[8]GNSS實(shí)時(shí)矢量跟蹤技術(shù)研究[D]. 張欣.上海交通大學(xué) 2013
[9]GPS/SINS深組合導(dǎo)航中的關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 楊洋.南京理工大學(xué) 2013
[10]GNSS/INS深組合導(dǎo)航系統(tǒng)信息匹配問題與跟蹤算法研究[D]. 羅勇.國防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2012

碩士論文
[1]GPS/SINS超緊耦合組合導(dǎo)航系統(tǒng)的信息融合算法研究[D]. 豐澤斌.浙江大學(xué) 2015
[2]GNSS接收機(jī)與慣導(dǎo)深耦合技術(shù)研究[D]. 呂新知.電子科技大學(xué) 2013
[3]車載組合導(dǎo)航系統(tǒng)技術(shù)研究[D]. 王媛.哈爾濱工程大學(xué) 2013
[4]基于“北斗一號(hào)”的車載導(dǎo)航終端系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]. 劉偉.電子科技大學(xué) 2010
[5]車載導(dǎo)航系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 吳建洪.湖南大學(xué) 2007



本文編號(hào)：2897197