本文關(guān)鍵詞：動態(tài)矢量重力測量系統(tǒng)仿真研究

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【摘要】：動態(tài)矢量重力測量對于大地測量學(xué)與地球物理學(xué)的研究具有重要的意義。隨著動態(tài)矢量重力測量系統(tǒng)軟硬件復(fù)雜性日益增加,動態(tài)矢量重力測量系統(tǒng)更新難度越來越大,更新成本也越來越高。而動態(tài)矢量重力測量的仿真研究不受現(xiàn)有硬件系統(tǒng)限制,能夠更加方便快捷的進(jìn)行理論研究,對于實際動態(tài)矢量重力測量具有重要的理論指導(dǎo)意義。本文針對慣性器件精度對動態(tài)矢量重力測量誤差的影響、動態(tài)矢量重力信號的解算算法以及動態(tài)矢量重力測量結(jié)果的補(bǔ)償與修正方法進(jìn)行了深入研究,并設(shè)計動態(tài)矢量重力測量仿真軟件,所完成的主要內(nèi)容包括：(1)基于矢量重力測量原理,研究了慣性器件誤差對動態(tài)矢量重力測量精度的影響。根據(jù)慣性器件的誤差原理,建立了慣性器件的仿真模型,并仿真生成了加速度計、陀螺的輸出信號�；谒脑獢�(shù)微分方程的畢卡解法實現(xiàn)了姿態(tài)矩陣的更新。實現(xiàn)了加速度計仿真輸出的坐標(biāo)轉(zhuǎn)換,完成了矢量重力信號的解算；通過設(shè)置慣性器件誤差仿真模型誤差參數(shù),仿真研究了慣性器件誤差對動態(tài)矢量重力測量精度的影響。(2)利用INS/GNSS數(shù)據(jù)融合方法對矢量重力信號進(jìn)行了修正。從重力測量系統(tǒng)誤差狀態(tài)理論出發(fā),設(shè)計了用于INS/GNSS數(shù)據(jù)融合的15狀態(tài)卡爾曼濾波器。對INS/GNSS數(shù)據(jù)融合模型的觀測量進(jìn)行了改進(jìn),提高了系統(tǒng)的可觀測性,取得了更加精確的誤差估計。利用INS/GNSS數(shù)據(jù)融合得到的誤差估計值,對矢量重力信號進(jìn)行了修正。修正結(jié)果表明通過改進(jìn)后的卡爾曼濾波器進(jìn)行INS/GNSS數(shù)據(jù)融合,能夠有效抑制慣性器件常值漂移對矢量重力信號的影響。(3)針對矢量重力信號的時域和頻域特性完成了濾波器的設(shè)計,對矢量重力信號修正值進(jìn)行了濾波處理。闡述了Savitzky-Golay、巴特沃斯以及移動平均三種濾波器濾的濾波模型與濾波原理。進(jìn)行了低通濾波實驗,實驗結(jié)果表明在執(zhí)行效率與濾波效果上Savitzky-Golay濾波器存在一定的優(yōu)勢。利用Savitzky-Golay濾波器對矢量重力信號修正值進(jìn)行了濾波處理,處理結(jié)果表明濾波處理能夠很好的消除慣性器件白噪聲對矢量重力信號的影響。(4)利用Visual C#與Matlab混合編程的方法,設(shè)計完成了界面友好、易于操作、功能較為齊全的動態(tài)矢量重力測量系統(tǒng)仿真軟件。仿真軟件能夠方便、快捷的實現(xiàn)航行軌跡仿真、慣性器件輸出仿真、GNSS數(shù)據(jù)仿真、慣性導(dǎo)航解算仿真、矢量重力信號解算仿真以及濾波處理功能。仿真軟件應(yīng)用實驗表明,該仿真軟件具有良好的實用性,能夠滿足動態(tài)矢量重力測量系統(tǒng)的仿真研究。
【關(guān)鍵詞】：動態(tài)矢量重力測量 誤差模型 INS/GNSS數(shù)據(jù)融合 卡爾曼濾波 仿真軟件
【學(xué)位授予單位】：東南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TH761.5
【目錄】：

• 摘要6-7
• Abstract7-11
• 第一章 緒論11-19
• 1.1 研究背景及意義11-12
• 1.2 國外重力測量技術(shù)研究現(xiàn)狀12-15
• 1.2.1 標(biāo)量重力測量的發(fā)展現(xiàn)狀12-14
• 1.2.2 矢量重力測量發(fā)展現(xiàn)狀14-15
• 1.3 國內(nèi)重力測量技術(shù)的研究現(xiàn)狀15-16
• 1.3.1 標(biāo)量重力測量的發(fā)展現(xiàn)狀15-16
• 1.3.2 矢量重力測量的發(fā)展現(xiàn)狀16
• 1.4 重力測量仿真技術(shù)的研究現(xiàn)狀16-17
• 1.5 論文主要內(nèi)容及組織結(jié)構(gòu)17-19
• 第二章 矢量力測量基本理論及誤差分析19-30
• 2.1 重力測量的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)19-23
• 2.1.1 重力測量的坐標(biāo)系19
• 2.1.2 重力測量常用坐標(biāo)系的相互轉(zhuǎn)換19-23
• 2.2 動態(tài)矢量重力測量的基本原理23
• 2.3 動態(tài)矢量重力測量的數(shù)學(xué)模型23-25
• 2.4 動態(tài)矢量重力測量的誤差模型25
• 2.5 載體定位誤差與慣性器件誤差對動態(tài)矢量重力測量精度的影響25-29
• 2.5.1 載體定位精度對動態(tài)矢量重力測量精度的影響25-27
• 2.5.2 慣性器件誤差對動態(tài)矢量重力測量精度的影響27-29
• 2.6 本章小結(jié)29-30
• 第三章 載體軌跡生成與重力測量系統(tǒng)誤差仿真分析30-50
• 3.1 載體軌跡仿真模型30-34
• 3.1.1 載體姿態(tài)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)模擬30-32
• 3.1.2 載體位置數(shù)據(jù)仿真32-34
• 3.2 慣性元器件仿真模型34-38
• 3.2.1 陀螺的原理與仿真模型34-36
• 3.2.2 加速度計的原理與仿真模型36-38
• 3.3 矢量重力解算與系統(tǒng)誤差的仿真分析38-49
• 3.3.1 載體軌跡的仿真生成38-41
• 3.3.2 矢量重力數(shù)據(jù)解算仿真41-45
• 3.3.3 慣性器件誤差對矢量重力測量精度影響仿真分析45-49
• 3.4 本章小結(jié)49-50
• 第四章 動態(tài)矢量重力測量數(shù)據(jù)融合修正與濾波處理仿真研究50-69
• 4.1 GNSS仿真數(shù)據(jù)的生成50-52
• 4.2 導(dǎo)航坐標(biāo)系下INS/GNSS卡爾曼數(shù)據(jù)融合模型建立及其仿真分析52-63
• 4.2.1 卡爾曼濾波算法52-54
• 4.2.2 INS/GNSS卡爾曼數(shù)據(jù)融合模型建立54-58
• 4.2.3 基于卡爾曼數(shù)據(jù)融合的重力數(shù)據(jù)修正仿真分析58-63
• 4.3 低通濾波設(shè)計與仿真分析63-68
• 4.3.1 幾種濾波器的介紹63-65
• 4.3.2 低通濾波仿真分析65-68
• 4.4 本章小結(jié)68-69
• 第五章 動態(tài)矢量重力測量系統(tǒng)仿真軟件設(shè)計與應(yīng)用實驗69-86
• 5.1 動態(tài)矢量重力測量系統(tǒng)仿真軟件功能分析與軟件開發(fā)69-80
• 5.1.1 動態(tài)矢量重力測量系統(tǒng)仿真軟件功能結(jié)構(gòu)設(shè)計69-78
• 5.1.2 動態(tài)矢量重力測量系統(tǒng)仿真軟件編程實現(xiàn)78-80
• 5.2 動態(tài)矢量重力測量系統(tǒng)仿真軟件應(yīng)用實驗80-85
• 5.3 本章小結(jié)85-86
• 第六章 總結(jié)與展望86-88
• 6.1 本文總結(jié)86-87
• 6.2 未來工作展望87-88
• 致謝88-89
• 參考文獻(xiàn)89-93
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文93

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：806015