本文選題：捷聯(lián)慣性導航　切入點：四元數(shù)　出處：《鄭州輕工業(yè)學院》2017年碩士論文

【摘要】：捷聯(lián)慣性導航系統(tǒng)(Strapdown Inertial Navigation System,SINS)是一種具有高精度、強可靠性的數(shù)學平臺慣導系統(tǒng),能夠為運載體提供高精度的運動參數(shù)信息,而不依賴于任何外部信息,被廣泛應用于航空、航天、航海、導彈等諸多領域。由于慣導系統(tǒng)的強非線性和不確定性等因素的存在,如何提高捷聯(lián)慣性導航系統(tǒng)的導航精度成為國內(nèi)外研究的熱點問題。本文從提高導航系統(tǒng)精度的角度出發(fā),結(jié)合四元數(shù)模型、高階矩匹配、Gaussian過程建模和Stirling插值方法,針對捷聯(lián)慣導系統(tǒng)的姿態(tài)誤差模型及非線性濾波算法進行了深入系統(tǒng)的研究。針對四元數(shù)模型在導航解算中存在的局限性,利用對偶四元數(shù)能夠?qū)傮w的平移和轉(zhuǎn)動統(tǒng)一描述的特性,構(gòu)建了對偶四元數(shù)姿態(tài)轉(zhuǎn)換模型和乘性對偶四元數(shù)誤差方程。通過飛行器的姿態(tài)估計仿真驗證,表明該算法在處理帶有乘性誤差量的姿態(tài)估計系統(tǒng)中的有效性。針對導航系統(tǒng)模型的強非線性和統(tǒng)計特性傳遞偏差的問題,利用高階矩匹配方法精確匹配系統(tǒng)狀態(tài)參數(shù)的預測采樣點集及其權(quán)值概率分布平均偏態(tài)和峰值,提出了高階矩匹配無跡Kalman濾波算法(High order Moment Matching Unscented Kalman Filter,HoMM-UKF),通過艦載SINS四元數(shù)姿態(tài)估計仿真驗證,可知該方法具有較高的精度和數(shù)值穩(wěn)定性;接著,針對組合導航系統(tǒng)的非線性計算復雜性的問題,利用Gaussian過程建模方法,構(gòu)建Gaussian過程非參數(shù)化模型,提出了基于Gaussian過程容積Kalman濾波算法(Gaussian Process Cubature Kalman filter,GPs-CKF)和增強型GPs-CKF算法,并對其進行仿真驗證,相對于傳統(tǒng)CKF算法,增強型GPs-CKF算法和GPs-CKF算法計算效率具有明顯優(yōu)勢。針對Krein空間中的擴展Kalman濾波算法(Extended Kalman Filter,EKF)的線性化面臨的Jacobin矩陣計算問題,結(jié)合Stirling中心插值方法,提出了基于Stirling插值逼近的Krein空間EKF算法。通過速度匹配算法建立艦載體捷聯(lián)慣性導航系統(tǒng)的傳遞對準模型,以主子慣導系統(tǒng)的速度誤差量和姿態(tài)誤差量作為觀測數(shù)據(jù),利用所提出的算法進行導航濾波,實現(xiàn)了該慣導系統(tǒng)傳遞對準的快速高精度估計。
[Abstract]:Strapdown Inertial Navigation system sins (Strapdown Inertial Navigation system sins) is a mathematical platform inertial navigation system with high accuracy and high reliability. It can provide high precision motion parameter information for the carrier without relying on any external information, so it is widely used in aviation. Space, navigation, missile and many other fields. Because of the strong nonlinearity and uncertainty of inertial navigation system, How to improve the navigation accuracy of strapdown inertial navigation system has become a hot issue at home and abroad. From the point of view of improving the accuracy of navigation system, this paper combines quaternion model, high-order moment matching Gaussian process modeling and Stirling interpolation method. The attitude error model and nonlinear filtering algorithm of strapdown inertial navigation system are studied systematically. The dual quaternion attitude conversion model and multiplicative dual quaternion error equation are constructed by using the characteristics of dual quaternion which can uniformly describe the translation and rotation of rigid body. The results show that the algorithm is effective in attitude estimation system with multiplicative error. The method of high-order moment matching is used to accurately match the average skew and peak value of the predicted sampling point set and its weight probability distribution for the state parameters of the system. A high order moment matching unscented Kalman filter algorithm is proposed. The simulation results of attitude estimation of shipborne SINS quaternion show that this method has high accuracy and numerical stability. Aiming at the complexity of nonlinear computation of integrated navigation system, the nonparametric model of Gaussian process is constructed by using Gaussian process modeling method. A Kalman filtering algorithm based on Gaussian process volume is proposed, which is Gaussian Process Cubature Kalman filter GPs-CKF) and an enhanced GPs-CKF algorithm. Compared with the traditional CKF algorithm, the enhanced GPs-CKF algorithm and the GPs-CKF algorithm have obvious advantages in computational efficiency. Aiming at the problem of Jacobin matrix calculation for the linearization of extended Kalman filter algorithm in Krein space, this paper proposes a new method to solve the problem. Combined with Stirling center interpolation method, a Krein space EKF algorithm based on Stirling interpolation approximation is proposed. The transfer alignment model of strapdown inertial navigation system for ship carrier is established by velocity matching algorithm. The velocity error and attitude error of the master subsystem are taken as the observation data, and the proposed algorithm is used for navigation filtering to realize the fast and high accuracy estimation of the transfer alignment of the inertial navigation system.
【學位授予單位】：鄭州輕工業(yè)學院
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TN96

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本文編號：1696974