得益于計(jì)算機(jī)技術(shù)的迅猛發(fā)展和現(xiàn)代控制理論的進(jìn)步,導(dǎo)航系統(tǒng)開(kāi)始從單一導(dǎo)航系統(tǒng)向組合導(dǎo)航系統(tǒng)轉(zhuǎn)變,組合導(dǎo)航系統(tǒng)成為目前導(dǎo)航技術(shù)的重要發(fā)展方向。SINS和GPS是兩個(gè)常見(jiàn)的單一導(dǎo)航系統(tǒng),SINS具有短時(shí)間內(nèi)導(dǎo)航精度高,隱蔽性強(qiáng),導(dǎo)航信息全等優(yōu)勢(shì),但其導(dǎo)航精度隨時(shí)間積累而下降。而GPS能夠長(zhǎng)時(shí)間保持一定的精度,但需要從外界接收信號(hào),容易受到干擾。SINS/GPS組合導(dǎo)航系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)兩個(gè)子導(dǎo)航系統(tǒng)的性能互補(bǔ),集中體現(xiàn)兩個(gè)子系統(tǒng)的優(yōu)勢(shì),是常見(jiàn)的組合導(dǎo)航系統(tǒng)。如何融合兩個(gè)子導(dǎo)航系統(tǒng)的數(shù)據(jù)從而得到精度更高,性能更好的導(dǎo)航系統(tǒng)是組合導(dǎo)航技術(shù)的關(guān)鍵所在,是目前組合導(dǎo)航技術(shù)研究的重點(diǎn)。卡爾曼濾波器（Kalman Filter,KF）是一種最小方差估計(jì)算法,其采用迭代遞推的方式進(jìn)行估計(jì),非常適合于計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)。且其結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單,性能最優(yōu),易于掌握,因此一經(jīng)提出便在組合導(dǎo)航系統(tǒng)中得到了應(yīng)用。KF是一種線性濾波方法,而實(shí)際中導(dǎo)航系統(tǒng)多為非線性系統(tǒng),因此先后提出了KF的非線性形式,即EKF和UKF,UKF無(wú)需求解雅克比矩陣,對(duì)強(qiáng)非線性和不可微系統(tǒng)具有更好的效果,比EKF更有優(yōu)勢(shì)。本文主要對(duì)UKF存在的問(wèn)題進(jìn)行改進(jìn),使得其... 

【文章來(lái)源】：哈爾濱工程大學(xué)黑龍江省 211工程院校

【文章頁(yè)數(shù)】：80 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

SINS部分坐標(biāo)系示意圖

第 2 章 SINS/GPS 組合導(dǎo)航系統(tǒng)原理解，因此以方向余弦法為例介紹n系(Ox y z )n n n到b ( )b b bOx y z 系的間的轉(zhuǎn)換與此類(lèi)似。向載體系b 的轉(zhuǎn)換在數(shù)學(xué)上的描述如（2-1）所示。b nb nb nx xy T yz z 系(b b bOx y z )是由導(dǎo)航系(n n nOx y z )分別繞nz 軸旋轉(zhuǎn) 角、接著繞n2 軸旋轉(zhuǎn) 角的順序得到的，n系到b系轉(zhuǎn)動(dòng)順序及旋轉(zhuǎn)角度如圖1 21 1 1 2 2 2n n nz xn n n n n n n n n b b bx y z x y z x y z x y z 繞 軸 繞 軸 繞y 軸圖 2.2 載體系與導(dǎo)航系坐標(biāo)變換關(guān)系導(dǎo)航系之間轉(zhuǎn)動(dòng)關(guān)系圖如圖 2.3 所示。

交矩陣的條件(T1T T )。型位置是運(yùn)載體相對(duì)地球的地理位置，速度軸分量，姿態(tài)是載體系相對(duì)于載體所處位型息息相關(guān)。而且在 SINS/GPS 組合導(dǎo)航法，都需要用到地球的幾何形狀和重力場(chǎng)要。和地球模型相關(guān)的參數(shù)眾多，這里著度的定義，因?yàn)檫@些參數(shù)直接影響著導(dǎo)航述置就是最基本的導(dǎo)航參數(shù)，為了獲得準(zhǔn)確述。地球表面高低起伏，整體呈球形，局則的球體，但是這種模型非常難以用數(shù)學(xué)往往將地球模型進(jìn)行簡(jiǎn)化，抽象為以下兩體，如圖 2.4 所示。


本文編號(hào)：3453778