基于GNSS/INS融合的林區(qū)消防員導(dǎo)航研究
發(fā)布時間:2024-06-05 05:38
森林火災(zāi)在蔓延過程中會產(chǎn)生大量煙氣,消防人員在執(zhí)行林火撲救任務(wù)的過程中長時間吸入煙氣會使人身安全受到嚴重威脅。通過指揮人員實時監(jiān)測消防員的位置信息并組織有效施救,能夠減少人員損失。目前,衛(wèi)星導(dǎo)航和慣性導(dǎo)航在林火撲救領(lǐng)域應(yīng)用廣泛,但是全球衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)(Global Navigation Satellite System,GNSS)在森林環(huán)境中易受樹木遮擋的影響,失去定位能力,而慣性導(dǎo)航系統(tǒng)(Inertial Navigation System,INS)長時間工作存在累積誤差,無法提供精準導(dǎo)航。鑒于二者的互補特性,本文將GNSS和INS組合提高導(dǎo)航精度,滿足消防員的定位需求。本文首先詳細闡述了行人慣性導(dǎo)航的基本理論,針對行人的腳部運動特征進行建模,推導(dǎo)了行人的姿態(tài)和位置解算算法。為了抑制傳感器漂移產(chǎn)生的累積誤差,將零速更新方法應(yīng)用于慣性導(dǎo)航系統(tǒng),設(shè)計了基于廣義似然比的零速檢測方法和基于卡爾曼濾波和粒子濾波的零速修正算法,并針對粒子濾波的不足對其進行改進,通過自適應(yīng)調(diào)整粒子濾波的閾值提高零速更新的精度。同時,考慮到消防員在搜救過程中磁強計易受鐵磁物質(zhì)干擾,現(xiàn)有的方法對于弱磁干擾經(jīng)常出現(xiàn)誤檢測...
【文章頁數(shù)】:78 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
abstract
1.緒論
1.1 研究背景及意義
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意義
1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.2.1 行人慣性導(dǎo)航研究現(xiàn)狀
1.2.2 衛(wèi)星導(dǎo)航研究現(xiàn)狀
1.2.3 組合導(dǎo)航研究現(xiàn)狀
1.3 論文主要內(nèi)容與章節(jié)安排
2.行人導(dǎo)航系統(tǒng)理論基礎(chǔ)
2.1 引言
2.2 捷聯(lián)慣性導(dǎo)航技術(shù)概述
2.2.1 常用坐標系定義
2.2.2 常用坐標系之間的轉(zhuǎn)換
2.3 行人捷聯(lián)慣性導(dǎo)航算法
2.3.1 姿態(tài)更新算法
2.3.2 速度更新算法
2.3.3 位置更新算法
2.4 本章小結(jié)
3.零速更新算法研究
3.1 引言
3.2 零速檢測
3.2.1 閾值零速檢測法
3.2.2 廣義似然比零速檢測法
3.3 零速修正
3.3.1 梯度下降法
3.3.2 卡爾曼濾波
3.3.3 粒子濾波
3.4 磁場干擾檢測與修正
3.4.1 廣義似然比檢測法
3.4.2 卡爾曼粒子濾波修正
3.5 本章小結(jié)
4.GNSS和 INS組合導(dǎo)航算法設(shè)計
4.1 引言
4.2 GNSS和 INS組合導(dǎo)航概述
4.3 GNSS和 INS耦合方式
4.3.1 松耦合
4.3.2 緊耦合
4.4 組合導(dǎo)航參數(shù)的誤差模型
4.4.1 姿態(tài)誤差方程
4.4.2 速度誤差方程
4.4.3 位置誤差方程
4.5 組合導(dǎo)航系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型
4.5.1 狀態(tài)方程的建立
4.5.2 觀測方程的建立
4.6 組合導(dǎo)航算法分析
4.7 本章小結(jié)
5.GNSS和 INS組合導(dǎo)航算法實驗驗證
5.1 引言
5.2 實驗系統(tǒng)的搭建
5.3 實驗場景的選取
5.4 組合導(dǎo)航實驗設(shè)計
5.4.1 靜態(tài)實驗
5.4.2 直線行走實驗
5.4.3 閉合軌跡實驗
5.5 導(dǎo)航算法性能評估
5.6 本章小結(jié)
6.總結(jié)和展望
6.1 論文總結(jié)
6.2 論文工作展望
參考文獻
個人簡介
導(dǎo)師簡介
獲得成果目錄清單
致謝
本文編號:3989726
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【學(xué)位級別】:碩士
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摘要
abstract
1.緒論
1.1 研究背景及意義
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意義
1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.2.1 行人慣性導(dǎo)航研究現(xiàn)狀
1.2.2 衛(wèi)星導(dǎo)航研究現(xiàn)狀
1.2.3 組合導(dǎo)航研究現(xiàn)狀
1.3 論文主要內(nèi)容與章節(jié)安排
2.行人導(dǎo)航系統(tǒng)理論基礎(chǔ)
2.1 引言
2.2 捷聯(lián)慣性導(dǎo)航技術(shù)概述
2.2.1 常用坐標系定義
2.2.2 常用坐標系之間的轉(zhuǎn)換
2.3 行人捷聯(lián)慣性導(dǎo)航算法
2.3.1 姿態(tài)更新算法
2.3.2 速度更新算法
2.3.3 位置更新算法
2.4 本章小結(jié)
3.零速更新算法研究
3.1 引言
3.2 零速檢測
3.2.1 閾值零速檢測法
3.2.2 廣義似然比零速檢測法
3.3 零速修正
3.3.1 梯度下降法
3.3.2 卡爾曼濾波
3.3.3 粒子濾波
3.4 磁場干擾檢測與修正
3.4.1 廣義似然比檢測法
3.4.2 卡爾曼粒子濾波修正
3.5 本章小結(jié)
4.GNSS和 INS組合導(dǎo)航算法設(shè)計
4.1 引言
4.2 GNSS和 INS組合導(dǎo)航概述
4.3 GNSS和 INS耦合方式
4.3.1 松耦合
4.3.2 緊耦合
4.4 組合導(dǎo)航參數(shù)的誤差模型
4.4.1 姿態(tài)誤差方程
4.4.2 速度誤差方程
4.4.3 位置誤差方程
4.5 組合導(dǎo)航系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型
4.5.1 狀態(tài)方程的建立
4.5.2 觀測方程的建立
4.6 組合導(dǎo)航算法分析
4.7 本章小結(jié)
5.GNSS和 INS組合導(dǎo)航算法實驗驗證
5.1 引言
5.2 實驗系統(tǒng)的搭建
5.3 實驗場景的選取
5.4 組合導(dǎo)航實驗設(shè)計
5.4.1 靜態(tài)實驗
5.4.2 直線行走實驗
5.4.3 閉合軌跡實驗
5.5 導(dǎo)航算法性能評估
5.6 本章小結(jié)
6.總結(jié)和展望
6.1 論文總結(jié)
6.2 論文工作展望
參考文獻
個人簡介
導(dǎo)師簡介
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本文編號:3989726
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