反介入/區(qū)域拒止網(wǎng)絡(luò)對(duì)抗技術(shù)所帶來(lái)的戰(zhàn)場(chǎng)形勢(shì)和作戰(zhàn)環(huán)境的巨大變化,使得衛(wèi)星導(dǎo)航定位系統(tǒng)在戰(zhàn)時(shí)的能力被嚴(yán)重削弱,為了提高高超聲速飛行器和微小型飛行器等新型作戰(zhàn)武器在衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)拒止環(huán)境下的自主導(dǎo)航能力,增強(qiáng)機(jī)載捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)性能是實(shí)現(xiàn)新型作戰(zhàn)武器精確導(dǎo)航與制導(dǎo)的重要手段。為綜合提升捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)的精度和可靠性,本文分別從捷聯(lián)慣導(dǎo)算法精度和實(shí)時(shí)性的提升、慣性器件在線使用精度的提高以及慣性測(cè)量單元性能的增強(qiáng)三個(gè)層面開展了相應(yīng)的研究工作。當(dāng)GNSS處于拒止條件時(shí),存在無(wú)法對(duì)捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)進(jìn)行誤差互補(bǔ)修正的問(wèn)題,因而需要從慣導(dǎo)系統(tǒng)自身工作機(jī)理出發(fā),分析影響其精度和可靠性的關(guān)鍵因素,從而增強(qiáng)捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)性能。為此,本文首先從捷聯(lián)慣性導(dǎo)航算法角度出發(fā),針對(duì)GNSS拒止環(huán)境下高動(dòng)態(tài)載體對(duì)捷聯(lián)慣性導(dǎo)航算法的精度和實(shí)時(shí)性提出的特殊需求,提出了基于多時(shí)間尺度的姿態(tài)更新優(yōu)化改進(jìn)方法,將姿態(tài)解算回路細(xì)分為不同計(jì)算頻率的小回路,提升了捷聯(lián)慣導(dǎo)算法的精度和實(shí)時(shí)性;提出了一種基于螺旋矢量補(bǔ)償圓錐和劃船誤差的矢量積分優(yōu)化算法,采用梯形數(shù)字積分方式減少了等效螺旋矢量的計(jì)算誤差,進(jìn)一步提高了捷聯(lián)慣性導(dǎo)航算法的精度。為了提升慣性傳... 

【文章來(lái)源】：南京航空航天大學(xué)江蘇省 211工程院校

【文章頁(yè)數(shù)】：140 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【文章目錄】：
摘要
abstract
注釋表
縮略詞
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 GNSS拒止環(huán)境下捷聯(lián)慣導(dǎo)性能增強(qiáng)相關(guān)技術(shù)的國(guó)內(nèi)外現(xiàn)狀
        1.2.1 GNSS拒止環(huán)境下的國(guó)內(nèi)外導(dǎo)航技術(shù)發(fā)展動(dòng)態(tài)
        1.2.2 捷聯(lián)慣性導(dǎo)航算法的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.3 慣性器件隨機(jī)誤差特性分析及確定性誤差在線標(biāo)定技術(shù)的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.4 冗余慣性測(cè)量單元設(shè)計(jì)及數(shù)據(jù)融合方法的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 GNSS拒止條件下捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)性能增強(qiáng)技術(shù)的關(guān)鍵問(wèn)題分析
    1.4 論文的研究?jī)?nèi)容與結(jié)構(gòu)
第二章 高動(dòng)態(tài)環(huán)境下捷聯(lián)慣性導(dǎo)航算法的優(yōu)化改進(jìn)研究
    2.1 引言
    2.2 基于多時(shí)間尺度的捷聯(lián)慣性導(dǎo)航姿態(tài)優(yōu)化算法
        2.2.1 基于多時(shí)間尺度的捷聯(lián)慣導(dǎo)姿態(tài)解算優(yōu)化編排方法
        2.2.2 基于多時(shí)間尺度的姿態(tài)解算改進(jìn)編排方法仿真分析
    2.3 基于螺旋矢量的圓錐及劃船誤差補(bǔ)償改進(jìn)算法
        2.3.1 基于螺旋矢量的傳統(tǒng)圓錐及劃船誤差補(bǔ)償算法
        2.3.2 基于螺旋矢量的圓錐及劃船誤差補(bǔ)償優(yōu)化改進(jìn)算法
        2.3.3 基于螺旋矢量的圓錐及劃船誤差補(bǔ)償優(yōu)化改進(jìn)算法的仿真驗(yàn)證
    2.4 本章小結(jié)
第三章 慣性器件隨機(jī)誤差參數(shù)辨識(shí)方法的優(yōu)化與改進(jìn)
    3.1 引言
    3.2 慣性器件隨機(jī)誤差分析的傳統(tǒng)ALLAN方差法
        3.2.1 ALLAN方差法在慣性器件隨機(jī)誤差分析中的原理和步驟
        3.2.2 傳統(tǒng)ALLAN方差法在慣性器件隨機(jī)誤差分析中尚待改進(jìn)的方面
    3.3 基于二參數(shù)和三參數(shù)分區(qū)間擬合模型的ALLAN方差改進(jìn)方法
        3.3.1 基于參數(shù)分區(qū)間擬合模型的ALLAN方差法改進(jìn)方案
        3.3.2 二參數(shù)擬合模型下的ALLAN方差分析方法研究與驗(yàn)證
        3.3.3 基于N秒平均預(yù)處理的三參數(shù)擬合模型ALLAN方差法研究與驗(yàn)證
    3.4 基于迭代重加權(quán)最小二乘的ALLAN方差參數(shù)擬合方法
        3.4.1 基于迭代重加權(quán)最小二乘（IRLS）的ALLAN方差參數(shù)擬合方法
        3.4.2 基于IRLS的ALLAN方差參數(shù)擬合法的驗(yàn)證與分析
    3.5 本章小結(jié)
第四章 基于相對(duì)獨(dú)立可觀測(cè)度的慣性器件誤差在線標(biāo)定方法
    4.1 引言
    4.2 基于乘性誤差四元數(shù)的慣性器件誤差參數(shù)在線標(biāo)定的模型構(gòu)建
        4.2.1 基于乘性誤差四元數(shù)的慣性器件誤差參數(shù)在線標(biāo)定的狀態(tài)方程
        4.2.2 基于乘性誤差四元數(shù)的慣性器件誤差在線標(biāo)定的量測(cè)方程
        4.2.3 慣性器件誤差在線標(biāo)定的可觀測(cè)性矩陣的構(gòu)建
    4.3 慣性器件誤差在線標(biāo)定的相對(duì)獨(dú)立可觀測(cè)度分析方法
        4.3.1 傳統(tǒng)可觀測(cè)性分析方法的基本原理分析
        4.3.2 慣性器件誤差在線標(biāo)定的相對(duì)獨(dú)立可觀測(cè)度分析方法
        4.3.3 慣性器件誤差在線標(biāo)定的相對(duì)獨(dú)立可觀測(cè)度分析方法的仿真驗(yàn)證
    4.4 慣性器件誤差在線標(biāo)定方法的仿真驗(yàn)證
        4.4.1 慣性器件誤差在線標(biāo)定應(yīng)用于高超飛行器的仿真條件設(shè)置
        4.4.2 “黑障區(qū)”過(guò)渡段內(nèi)慣性器件誤差在線標(biāo)定結(jié)果分析
        4.4.3 “黑障區(qū)”在線補(bǔ)償慣性器件誤差的導(dǎo)航結(jié)果統(tǒng)計(jì)分析
    4.5 本章小結(jié)
第五章 基于陣列布局的余度慣性測(cè)量單元配置方案設(shè)計(jì)及數(shù)據(jù)融合方法
    5.1 引言
    5.2 基于性能評(píng)估準(zhǔn)則的慣性測(cè)量單元冗余配置方案設(shè)計(jì)
        5.2.1 余度IMU結(jié)構(gòu)配置的精度評(píng)估判據(jù)
        5.2.2 余度IMU結(jié)構(gòu)配置的可靠性評(píng)估判據(jù)
        5.2.3 基于精度和可靠性評(píng)估判據(jù)的冗余IMU配置方案設(shè)計(jì)
    5.3 陣列余度慣性測(cè)量單元的數(shù)據(jù)融合方法
        5.3.1 陣列余度IMU中加速度計(jì)和陀螺儀的測(cè)量模型
        5.3.2 陣列余度慣性測(cè)量單元的傳統(tǒng)數(shù)據(jù)融合方法
        5.3.3 基于改進(jìn)EKF的冗余角速率信息融合方法
        5.3.4 基于改進(jìn)極大似然估計(jì)的冗余比力信息融合方法
    5.4 陣列IMU數(shù)據(jù)融合方法的仿真驗(yàn)證分析
        5.4.1 陣列IMU數(shù)據(jù)融合方法的仿真條件設(shè)置
        5.4.2 陣列IMU中冗余角速率融合結(jié)果的仿真對(duì)比分析
        5.4.3 陣列IMU中冗余比力融合結(jié)果的仿真對(duì)比分析
    5.5 本章小結(jié)
第六章 GNSS拒止條件下捷聯(lián)慣導(dǎo)性能增強(qiáng)技術(shù)綜合驗(yàn)證平臺(tái)
    6.1 引言
    6.2 GNSS拒止條件下捷聯(lián)慣導(dǎo)性能增強(qiáng)技術(shù)驗(yàn)證平臺(tái)的設(shè)計(jì)方案
    6.3 GNSS拒止高動(dòng)態(tài)環(huán)境下捷聯(lián)算法及在線標(biāo)定方法的仿真驗(yàn)證
        6.3.1 GNSS拒止高動(dòng)態(tài)環(huán)境下捷聯(lián)慣導(dǎo)算法及在線標(biāo)定方法的數(shù)字仿真驗(yàn)證方案
        6.3.2 GNSS拒止高動(dòng)態(tài)環(huán)境下數(shù)字仿真的參數(shù)設(shè)置及算法仿真運(yùn)行顯示
        6.3.3 GNSS拒止高動(dòng)態(tài)環(huán)境下捷聯(lián)慣導(dǎo)算法及在線標(biāo)定方法的數(shù)字仿真結(jié)果分析
    6.4 基于陣列余度IMU捷聯(lián)慣導(dǎo)性能增強(qiáng)的跑車實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證
        6.4.1 陣列余度IMU數(shù)據(jù)融合方法的跑車實(shí)驗(yàn)平臺(tái)搭建
        6.4.2 陣列余度IMU數(shù)據(jù)融合方法的跑車實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)采集
        6.4.3 陣列余度IMU數(shù)據(jù)融合方法的跑車實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證結(jié)果分析
    6.5 本章小結(jié)
第七章 總結(jié)與展望
    7.1 本文的主要工作與創(chuàng)新
        7.1.1 本文的主要工作和研究?jī)?nèi)容
        7.1.2 本文的主要貢獻(xiàn)與創(chuàng)新之處
    7.2 進(jìn)一步工作展望
參考文獻(xiàn)
致謝
在學(xué)期間的研究成果及學(xué)術(shù)論文


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]慣性/天文/衛(wèi)星組合導(dǎo)航誤差在線標(biāo)定方法[J]. 蹤華,齊建宇,熊攀,汪渤,劉準(zhǔn),周志強(qiáng).  哈爾濱工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào). 2017(04)
[2]基于優(yōu)化KF的MEMS陀螺陣列信號(hào)融合方法[J]. 劉潔瑜,沈強(qiáng),李燦,秦偉偉.  系統(tǒng)工程與電子技術(shù). 2016(12)
[3]韓國(guó)部署薩德系統(tǒng)對(duì)中國(guó)沿海彈道導(dǎo)彈影響淺析[J]. 王世濤,邢曉莉.  飛航導(dǎo)彈. 2016(09)
[4]基于新息自適應(yīng)濾波的慣性測(cè)量單元誤差在線標(biāo)定方法研究[J]. 王潔,熊智,邢麗,戴怡潔,華冰,劉建業(yè).  兵工學(xué)報(bào). 2016(07)
[5]光纖陀螺隨機(jī)誤差的重疊分段Allan分析方法[J]. 陳永冰,查峰,劉勇.  中國(guó)慣性技術(shù)學(xué)報(bào). 2016(02)
[6]構(gòu)建微型定位導(dǎo)航授時(shí)體系,改變PNT格局[J]. 尤政,馬林.  科技導(dǎo)報(bào). 2015(12)
[7]美軍在“反介入和區(qū)域拒止”環(huán)境下的特種部隊(duì)作戰(zhàn)方式探析[J]. 趙誠(chéng).  現(xiàn)代軍事. 2015(05)
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[10]最小GDOP定位構(gòu)型的一種嵌套圓錐結(jié)構(gòu)[J]. 薛樹強(qiáng),楊元喜.  武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版). 2014(11)

博士論文
[1]GNSS/INS深耦合系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 何偉.西北工業(yè)大學(xué) 2016
[2]基于陀螺冗余的微慣性系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 梁海波.哈爾濱工程大學(xué) 2011

碩士論文
[1]MEMS慣性導(dǎo)航系統(tǒng)的冗余技術(shù)研究[D]. 邵玉萍.哈爾濱工程大學(xué) 2015
[2]近空間飛行器慣性導(dǎo)航系統(tǒng)誤差建模及修正關(guān)鍵技術(shù)[D]. 彭惠.南京航空航天大學(xué) 2014
[3]應(yīng)用于GPS軟件接收機(jī)的抗干擾技術(shù)研究[D]. 袁超.南京航空航天大學(xué) 2014
[4]基于SINS/BDS/CNS的高超聲速飛行器組合導(dǎo)航研究[D]. 周邦大.國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2010
[5]捷聯(lián)慣性系統(tǒng)初始對(duì)準(zhǔn)研究[D]. 趙睿.東南大學(xué) 2006



本文編號(hào)：3021066