本文關(guān)鍵詞：低成本動(dòng)中通測(cè)控系統(tǒng)姿態(tài)估計(jì)算法的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：動(dòng)中通在軍用和民用領(lǐng)域中具有廣闊的應(yīng)用前景,低成本、低輪廓是當(dāng)前動(dòng)中通的發(fā)展趨勢(shì)。論文以動(dòng)中通低成本測(cè)控系統(tǒng)為研究對(duì)象,利用低成本動(dòng)中通航向姿態(tài)估計(jì)算法,對(duì)航向姿態(tài)估計(jì)問題進(jìn)行了深入地研究。主要研究?jī)?nèi)容包括以下幾個(gè)方面:(1)闡述了動(dòng)中通的基本原理和組成,給出了動(dòng)中通低成本測(cè)控系統(tǒng)的功能組成,給出了基于微機(jī)械速率陀螺、加速度計(jì)和GPS組合的航向姿態(tài)估計(jì)算法的框架結(jié)構(gòu)。(2)采用無航向角姿態(tài)更新算法,設(shè)計(jì)開關(guān)擴(kuò)展卡爾曼算法(SEKF)融合陀螺和加速度計(jì)信息,抑制了機(jī)動(dòng)加速度對(duì)加速度計(jì)測(cè)量值的影響,實(shí)現(xiàn)了載體姿態(tài)估計(jì)和陀螺零偏估計(jì),得到了基于MIMU的姿態(tài)估計(jì)方法。用實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)驗(yàn)證了算法的正確性和準(zhǔn)確性。SEKF姿態(tài)估計(jì)算法能夠有效的抑制非重力加速度的影響,準(zhǔn)確估計(jì)車體俯仰角和橫滾角。(3)通過建立機(jī)動(dòng)加速度模型,并利用GPS信息去除機(jī)動(dòng)加速度在加速度計(jì)測(cè)量值中的作用,得到了不受機(jī)動(dòng)加速度影響的加速度計(jì)測(cè)量值,結(jié)合陀螺信息實(shí)現(xiàn)了載體航向姿態(tài)估計(jì)和三軸陀螺零偏估計(jì),完成了基于MIMU/GPS的航向姿態(tài)估計(jì)方法。用實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)驗(yàn)證了算法的正確性和準(zhǔn)確性。雙卡爾曼航向姿態(tài)估計(jì)算法能夠融合陀螺、加速度計(jì)和GPS信息,對(duì)載體航向姿態(tài)進(jìn)行估計(jì),航向角估計(jì)誤差最大值小于0.3°;經(jīng)改進(jìn)后能抑制非重力加速度引起的誤差,準(zhǔn)確估計(jì)車體俯仰角和橫滾角。(4)研究了動(dòng)中通中的陰影問題,給出了陰影判斷流程,研究了非陰影狀態(tài)和陰影狀態(tài)下航向姿態(tài)估計(jì)在低成本動(dòng)中通中的應(yīng)用,推導(dǎo)了穩(wěn)定波束指向的方法,結(jié)合航向姿態(tài)估計(jì)中的實(shí)驗(yàn)結(jié)果,給出了陰影后再捕獲衛(wèi)星時(shí)的搜索范圍。
【關(guān)鍵詞】：動(dòng)中通 低成本測(cè)控系統(tǒng) 微機(jī)械慣性測(cè)量單元 姿態(tài)估計(jì) 擴(kuò)展卡爾曼濾波
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TN927.2
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 緒論10-16
• 1.1 課題研究背景及意義10-11
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究的歷史與現(xiàn)狀11-14
• 1.2.1 低成本動(dòng)中通產(chǎn)品11-12
• 1.2.2 航向姿態(tài)估計(jì)算法12-14
• 1.3 論文研究?jī)?nèi)容及結(jié)構(gòu)安排14-16
• 第二章 動(dòng)中通概述16-22
• 2.1 動(dòng)中通原理及組成16-18
• 2.1.1 動(dòng)中通原理16-17
• 2.1.2 動(dòng)中通組成17-18
• 2.2 低成本動(dòng)中通測(cè)控系統(tǒng)18-20
• 2.2.1 低成本測(cè)量器件18
• 2.2.2 低成本測(cè)控方案18-20
• 2.3 低成本動(dòng)中通航向姿態(tài)估計(jì)算法20-21
• 2.4 本章小結(jié)21-22
• 第三章 基于MIMU的姿態(tài)估計(jì)方法22-39
• 3.1 坐標(biāo)系定義及姿態(tài)更新算法22-25
• 3.1.1 坐標(biāo)系定義22-23
• 3.1.2 姿態(tài)更新算法23-24
• 3.1.3 無航向角姿態(tài)更新算法24-25
• 3.2 傳感器預(yù)處理25-29
• 3.2.1 微機(jī)械陀螺25-27
• 3.2.2 加速度計(jì)27-29
• 3.3 開關(guān)擴(kuò)展卡爾曼濾波算法29-31
• 3.3.1 EKF算法30-31
• 3.3.2 SEKF算法31
• 3.4 基于SEKF的無航向姿態(tài)估計(jì)31-35
• 3.4.1 狀態(tài)方程32
• 3.4.2 測(cè)量方程32-33
• 3.4.3 開關(guān)判斷條件33
• 3.4.4 姿態(tài)估計(jì)和陀螺零偏估計(jì)33-35
• 3.5 仿真驗(yàn)證35-38
• 3.5.1 仿真條件35-37
• 3.5.2 仿真結(jié)果37-38
• 3.6 本章小結(jié)38-39
• 第四章 基于MIMU/GPS的航向姿態(tài)估計(jì)方法39-48
• 4.1 機(jī)動(dòng)加速度39-40
• 4.1.1 模型建立39
• 4.1.2 機(jī)動(dòng)加速度去除39-40
• 4.2 雙卡爾曼航向姿態(tài)估計(jì)算法40-44
• 4.2.1 EKF濾波41-42
• 4.2.2 SKF濾波42-44
• 4.2.3 三軸陀螺零偏估計(jì)44
• 4.3 仿真驗(yàn)證44-47
• 4.3.1 仿真條件44-45
• 4.3.2 仿真結(jié)果45-47
• 4.4 本章小結(jié)47-48
• 第五章 低成本動(dòng)中通測(cè)控系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)48-58
• 5.1 測(cè)控系統(tǒng)的總體設(shè)計(jì)48-50
• 5.2 樣機(jī)軟件模塊的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)50-57
• 5.3 總結(jié)57-58
• 第六章 航姿估計(jì)算法行車實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證58-76
• 6.1 實(shí)驗(yàn)條件58-59
• 6.1.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)備58
• 6.1.2 連接關(guān)系及路況58-59
• 6.2 基于SEKF的無航向姿態(tài)估計(jì)算法驗(yàn)證59-66
• 6.2.1 濾波初值59-60
• 6.2.2 姿態(tài)估計(jì)和零偏估計(jì)60-66
• 6.3 雙卡爾曼航向姿態(tài)估計(jì)算法驗(yàn)證及改進(jìn)66-74
• 6.3.1 航向姿態(tài)估計(jì)和零偏估計(jì)66-72
• 6.3.2 姿態(tài)估計(jì)算法改進(jìn)72-74
• 6.4 本章小結(jié)74-76
• 第七章 航向姿態(tài)估計(jì)算法在低成本動(dòng)中通中的應(yīng)用76-80
• 7.1 陰影問題76-77
• 7.1.1 陰影的產(chǎn)生76
• 7.1.2 陰影的判斷76-77
• 7.2 非陰影狀態(tài)姿態(tài)估計(jì)的應(yīng)用77-78
• 7.3 陰影狀態(tài)姿態(tài)估計(jì)的應(yīng)用78-79
• 7.4 本章小結(jié)79-80
• 第八章 結(jié)束語(yǔ)80-82
• 致謝82-83
• 參考文獻(xiàn)83-88
• 在學(xué)期間學(xué)術(shù)成果情況88-89

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  本文關(guān)鍵詞：低成本動(dòng)中通測(cè)控系統(tǒng)姿態(tài)估計(jì)算法的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：295425