由于時(shí)代的不斷進(jìn)步,尤其是隨著5G通信技術(shù)應(yīng)用的到來(lái),新一代無(wú)人駕駛技術(shù)將會(huì)釋放出巨大活力,導(dǎo)航定位技術(shù)成為無(wú)人駕駛技術(shù)領(lǐng)域內(nèi)的熱點(diǎn)話題。本文以無(wú)人駕駛中的導(dǎo)航定位技術(shù)為課題背景,重點(diǎn)研究了基于自適應(yīng)無(wú)跡卡爾曼濾波器的SINS/GPS緊組合導(dǎo)航系統(tǒng)。為了避免單一導(dǎo)航系統(tǒng)中在復(fù)雜交通環(huán)境中出現(xiàn)導(dǎo)航定位精度不高的問(wèn)題,由GPS全球定位系統(tǒng)輔助捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)(SINS),并將二者的導(dǎo)航信息通過(guò)卡爾曼濾波器進(jìn)行信息濾波與融合。首先介紹了每個(gè)導(dǎo)航子系統(tǒng)的結(jié)構(gòu),重點(diǎn)對(duì)SINS靜基座初始對(duì)準(zhǔn)與GPS的偽距定位法進(jìn)行了研究。通過(guò)確定SINS系統(tǒng)姿態(tài)矩陣的初始值,利用四元數(shù)法解算SINS的力學(xué)編排方程得到平臺(tái)誤差角、速度和位置的初始值。針對(duì)卡爾曼濾波器的隨時(shí)間積累出現(xiàn)濾波發(fā)散和基于位置、速度誤差的松組合方案濾波精度不高的問(wèn)題,本文設(shè)計(jì)了基于偽距和偽距率的SINS/GPS緊組合導(dǎo)航系統(tǒng)。首先確定組合導(dǎo)航系統(tǒng)誤差的來(lái)源,分別建立SINS和GPS的數(shù)學(xué)模型,然后基于偽距和偽距率將導(dǎo)航子系統(tǒng)的狀態(tài)方程和量測(cè)方程合并成緊組合導(dǎo)航系統(tǒng)的狀態(tài)方程和量測(cè)方程,并完成離散化。針對(duì)組合導(dǎo)航系統(tǒng)的誤差模型一般為非線性的問(wèn)題,本...

【文章頁(yè)數(shù)】：68 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
1 緒論
    1.1 課題背景及研究意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究與發(fā)展?fàn)顩r
        1.2.1 組合導(dǎo)航技術(shù)發(fā)展歷程與研究現(xiàn)狀
        1.2.2 主要導(dǎo)航定位技術(shù)
    1.3 組合導(dǎo)航系統(tǒng)的發(fā)展進(jìn)程
        1.3.1 組合導(dǎo)航系統(tǒng)需要解決的問(wèn)題
        1.3.2 數(shù)據(jù)融合與卡爾曼濾波
        1.3.3 組合導(dǎo)航系統(tǒng)的非線性
    1.4 慣性導(dǎo)航系統(tǒng)與全球定位系統(tǒng)
        1.4.1 慣性導(dǎo)航系統(tǒng)概述
        1.4.2 全球定位系統(tǒng)概述
        1.4.3 SINS/GPS的不同組合模式
    1.5 本文研究?jī)?nèi)容和主要工作
2 SINS捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)與GPS全球定位系統(tǒng)
    2.1 基于SINS與GPS的組合導(dǎo)航系統(tǒng)
    2.2 SINS捷聯(lián)慣性導(dǎo)航系統(tǒng)
        2.2.1 SINS工作原理
        2.2.2 SINS慣性坐標(biāo)系
    2.3 SINS力學(xué)編排方程的解算
        2.3.1 SINS靜基座初始粗對(duì)準(zhǔn)
        2.3.2 SINS的力學(xué)方程解算
    2.4 GPS工作原理
        2.4.1 GPS系統(tǒng)組成
        2.4.2 GPS導(dǎo)航定位原理
        2.4.3 GPS軟件接收機(jī)
        2.4.4 GPS信號(hào)源模擬器
    2.5 SINS/GPS誤差來(lái)源分析
        2.5.1 SINS誤差來(lái)源分析
        2.5.2 GPS誤差來(lái)源分析
    2.6 本章小結(jié)
3 SINS/GPS組合導(dǎo)航非線性KF原理
    3.1 組合導(dǎo)航KF（Kalman Filter）基本原理
        3.1.1 卡爾曼濾波基本理論
        3.1.2 離散卡爾曼濾波原理
        3.1.3 卡爾曼濾波器的發(fā)散現(xiàn)象
        3.1.4 卡爾曼濾波發(fā)散的抑制方法
    3.2 非線性卡爾曼濾波
    3.3 EKF濾波器設(shè)計(jì)
        3.3.1 EKF濾波器
        3.3.2 EKF濾波原理
        3.3.3 EKF的應(yīng)用缺陷
    3.4 緊組合UKF濾波器結(jié)構(gòu)
    3.5 本章小結(jié)
4 基于自適應(yīng)比例調(diào)節(jié)因子的UKF濾波器設(shè)計(jì)
    4.1 Unscented Transformation基本原理
    4.2 最小偏度單形σ點(diǎn)采樣策略
    4.3 自適應(yīng)比例調(diào)節(jié)因子的選取
    4.4 自適應(yīng)UKF濾波器設(shè)計(jì)
        4.4.1 加權(quán)系數(shù)的初始化修正
        4.4.2 基于自適應(yīng)比例調(diào)節(jié)因子的UKF算法
    4.5 本章小結(jié)
5 基于自適應(yīng)UKF的SINS/GPS緊組合導(dǎo)航系統(tǒng)的仿真實(shí)驗(yàn)
    5.1 緊組合導(dǎo)航系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型的建立
        5.1.1 IMU模塊誤差模型
        5.1.2 SINS誤差模型
        5.1.3 GPS模塊誤差模型
    5.2 SINS/GPS緊組合導(dǎo)航系統(tǒng)狀態(tài)方程與量測(cè)方程
        5.2.1 緊組合導(dǎo)航系統(tǒng)基本原理
        5.2.2 SINS/GPS緊組合系統(tǒng)的狀態(tài)方程
        5.2.3 SINS/GPS緊組合系統(tǒng)的量測(cè)方程
    5.3 緊組合導(dǎo)航系統(tǒng)仿真實(shí)驗(yàn)
        5.3.1 初始值設(shè)定
        5.3.2 仿真實(shí)驗(yàn)
    5.4 結(jié)果分析
    5.5 本章小結(jié)
6 總結(jié)與展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 前景展望
參考文獻(xiàn)
致謝
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本文編號(hào)：3756586