本文關(guān)鍵詞： 慣性傳感器網(wǎng)絡(luò) 分布式導(dǎo)航系統(tǒng) 動(dòng)態(tài)變形 信息融合 信息濾波　出處：《系統(tǒng)工程與電子技術(shù)》2014年07期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：通常的慣性導(dǎo)航冗余配置及其信息融合技術(shù),是基于相同的系統(tǒng)狀態(tài)模型,不適合分布式慣性傳感器網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用。針對(duì)該問題,給出了一種基于慣性傳感器網(wǎng)絡(luò)的分布式導(dǎo)航方法,將多個(gè)慣性測量單元配置在載體不同部位,不僅能提供冗余的導(dǎo)航信息,還能提供局部運(yùn)動(dòng)測量。在慣性網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分析基礎(chǔ)上,建立了慣性網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)測量模型,采用最大似然估計(jì)和信息濾波法,設(shè)計(jì)了分布式慣性測量融合與導(dǎo)航狀態(tài)融合的分階段信息融合算法,通過仿真進(jìn)行了驗(yàn)證。結(jié)果表明,所提方法充分利用了其他節(jié)點(diǎn)的慣性傳感器信息和同類導(dǎo)航狀態(tài)信息,可以提高整個(gè)慣性傳感器網(wǎng)絡(luò)的估計(jì)性能和故障容錯(cuò)能力,在提高低性能節(jié)點(diǎn)導(dǎo)航精度的同時(shí)實(shí)現(xiàn)對(duì)高性能節(jié)點(diǎn)的自動(dòng)對(duì)準(zhǔn)。
[Abstract]:The common redundant configuration of inertial navigation and its information fusion technology are based on the same system state model and are not suitable for the application of distributed inertial sensor networks. In this paper, a distributed navigation method based on inertial sensor network is presented. Many inertial measurement units are configured in different parts of the carrier, which can not only provide redundant navigation information. Based on the analysis of inertial network structure, the dynamic measurement model of inertial network is established, and the maximum likelihood estimation and information filtering method are used. A phased information fusion algorithm for distributed inertial measurement fusion and navigation state fusion is designed and verified by simulation. The results show that the proposed method makes full use of the inertial sensor information of other nodes and the similar navigation state information. It can improve the estimation performance and fault tolerance ability of the whole inertial sensor network and realize the automatic alignment of the high performance nodes while improving the navigation accuracy of the low performance nodes.
【作者單位】： 南京航空航天大學(xué)航天學(xué)院;
【基金】：中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金(NS2013092) 江蘇省自然科學(xué)基金(BK2011729)資助課題
【分類號(hào)】：TN966

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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2 朱昀p，

本文編號(hào)：1511479