【摘要】：GNSS/SINS組合導(dǎo)航系統(tǒng)將全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)(GNSS)和捷聯(lián)慣性導(dǎo)航系統(tǒng)(SINS)組合起來,不僅能夠?qū)崿F(xiàn)全天時、全天候、全自主的導(dǎo)航,且輸出參數(shù)多,導(dǎo)航精度高,可靠性強(qiáng),在軍事領(lǐng)域和民用領(lǐng)域具有廣泛的發(fā)展前景和應(yīng)用價(jià)值。近年來,人們對于組合導(dǎo)航系統(tǒng)的動態(tài)精度、穩(wěn)定性以及魯棒性的要求不斷提高。本文針對組合導(dǎo)航系統(tǒng)模型及噪聲統(tǒng)計(jì)特性不確定的情況,以及存在異常干擾時,濾波算法數(shù)值穩(wěn)定性差,魯棒性差,導(dǎo)致濾波精度降低甚至出現(xiàn)濾波發(fā)散的問題進(jìn)行研究。主要工作為如下幾個方面:(1)提出一種改進(jìn)的H_∞魯棒自適應(yīng)CKF算法。該方法基于標(biāo)準(zhǔn)CKF算法理論框架,在觀測方程為線性的條件下,對其量測更新進(jìn)行了簡化,并引入數(shù)值穩(wěn)定性較強(qiáng)的奇異值分解對系統(tǒng)狀態(tài)協(xié)方差陣進(jìn)行分解迭代,改善了計(jì)算的數(shù)值穩(wěn)定性;結(jié)合H_∞濾波,基于矩陣不等式理論,對約束條件進(jìn)行了自適應(yīng)選取,進(jìn)一步提高了系統(tǒng)的魯棒性。將該算法用于GNSS/SINS組合導(dǎo)航的數(shù)值仿真實(shí)驗(yàn),結(jié)果驗(yàn)證了該方法的有效性和優(yōu)越性。(2)提出一種改進(jìn)的魯棒自適應(yīng)SRCKF算法。該方法基于平方根濾波思想,采用QR分解對系統(tǒng)狀態(tài)協(xié)方差陣進(jìn)行分解迭代,改善了計(jì)算的數(shù)值穩(wěn)定性,在SRCKF算法理論框架下,結(jié)合H_∞魯棒濾波,推廣得到魯棒SRCKF算法;并基于矩陣逆引理,進(jìn)一步推導(dǎo)得出算法自適應(yīng)條件的平方根形式,有效提升了系統(tǒng)的魯棒性及其自適應(yīng)能力。將該算法用于GNSS/SINS組合導(dǎo)航的數(shù)值仿真實(shí)驗(yàn),結(jié)果驗(yàn)證了該方法的可行性和有效性。本文針對組合導(dǎo)航系統(tǒng)模型及噪聲統(tǒng)計(jì)特性不確定的情況,以及存在異常干擾時,濾波算法數(shù)值穩(wěn)定性差,魯棒性差,導(dǎo)致精度下降甚至出現(xiàn)濾波發(fā)散的問題,提出了基于奇異值分解和平方根濾波的魯棒自適應(yīng)CKF算法。仿真實(shí)驗(yàn)表明,改進(jìn)方法較標(biāo)準(zhǔn)CKF算法及H_∞魯棒CKF算法,均表現(xiàn)出了較好的數(shù)值穩(wěn)定性和魯棒性,且具有一定的自適應(yīng)能力。
【圖文】：

論文整體研究思路

圖 2.1 GNSS/SINS 松組合導(dǎo)航方式（2）緊組合(Tightly-Coupled Integration)緊組合即為偽距與偽距率的組合，是一種相對復(fù)雜的組合模式。GNSS 衛(wèi)星給出偽距、偽距率信息，同時將 SINS 的速度和位置換算成偽距和偽距率的形式，將兩者的差值作為組合導(dǎo)航量測量，經(jīng)過濾波估計(jì)，得到各子系統(tǒng)的誤差量，進(jìn)而對系統(tǒng)誤差進(jìn)行修正。緊組合模式，，通過組合模塊將 GNSS 接收機(jī)與 SINS 模塊相結(jié)合，進(jìn)而達(dá)到相輔相成的目的，以進(jìn)一步提升 GNSS/SINS 組合系統(tǒng)的導(dǎo)航定位精度。緊組合模式，系統(tǒng)的整體性能優(yōu)于松組合，且具有較高的導(dǎo)航精度、綜合性能和抗干擾能力，同時能夠?qū)?SINS 器件和對準(zhǔn)誤差進(jìn)行校準(zhǔn)，其中 SINS 或者組合之后的速度信息，可達(dá)到有效輔助衛(wèi)星信號的捕獲與跟蹤的目的，進(jìn)一步提高GNSS 的抗干擾性，當(dāng)可見星數(shù)少于 4 顆時仍能正常工作；但緊組合模式系統(tǒng)設(shè)計(jì)相對更為復(fù)雜，由于濾波狀態(tài)量的增加，導(dǎo)致其計(jì)算復(fù)雜度的大幅度增加，且其要求 GNSS 接收機(jī)具有內(nèi)部參數(shù)實(shí)時可調(diào)的能力。
【學(xué)位授予單位】：昆明理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TN967.2

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2600563