本文關(guān)鍵詞：空天飛行器多源信息融合自主導(dǎo)航及系統(tǒng)實現(xiàn)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：考慮到空天飛行器特殊的飛行任務(wù)和復(fù)雜的飛行環(huán)境,單一的導(dǎo)航系統(tǒng)難以完全獨(dú)立的為空天飛行器提供高精度的導(dǎo)航參數(shù)。為此,本文針對性開展空天飛行器多源信息融合自主導(dǎo)航及系統(tǒng)實現(xiàn)方面的研究,以期提出適用于空天飛行器的多源信息融合自主導(dǎo)航系統(tǒng)和多源數(shù)據(jù)融合算法,為空天飛行器組合導(dǎo)航系統(tǒng)的工程化實現(xiàn)提供理論基礎(chǔ)和技術(shù)支撐。為保證空天飛行器在復(fù)雜環(huán)境中準(zhǔn)確地完成飛行任務(wù),針對發(fā)射主動段高精度導(dǎo)航的需求,本文建立了基于發(fā)射慣性系的捷聯(lián)解算模型,研究了發(fā)射慣性系下的捷聯(lián)慣性導(dǎo)航算法;同時以發(fā)射慣性系下捷聯(lián)慣性導(dǎo)航系統(tǒng)為基礎(chǔ),在綜合分析空天飛行器不同飛行階段對導(dǎo)航系統(tǒng)的基本需求基礎(chǔ)上,還設(shè)計了相應(yīng)的多源信息融合自主導(dǎo)航配置總體方案,從而為空天飛行器多源信息融合自主導(dǎo)航系統(tǒng)的實現(xiàn)提供了基本依據(jù)。為有效實現(xiàn)基于發(fā)射慣性系下的多源導(dǎo)航信息高精度融合,針對發(fā)射慣性系下空天飛行器導(dǎo)航系統(tǒng)的非線性狀態(tài)模型,本文在分析擴(kuò)展卡爾曼濾波算法(Extended Kalman Filter,EKF)基本原理的基礎(chǔ)上,建立了發(fā)射慣性系下空天飛行器組合導(dǎo)航系統(tǒng)誤差增量狀態(tài)方程,構(gòu)建了空天飛行器慣性/衛(wèi)星/星敏感器/紫外敏感器多源信息融合組合導(dǎo)航系統(tǒng)量測模型,以實現(xiàn)對發(fā)射慣性系下導(dǎo)航系統(tǒng)誤差參數(shù)的動態(tài)估計,仿真結(jié)果表明采用EKF濾波算法能提供比較精確的組合導(dǎo)航參數(shù),從而為進(jìn)一步提高空天飛行器組合導(dǎo)航多源信息融合算法的性能提供了研究基礎(chǔ)。為進(jìn)一步提高跨空天飛行條件下的組合濾波算法性能,論文深入研究了相應(yīng)的基于發(fā)射慣性系的組合導(dǎo)航非線性濾波方法,在分析了組合導(dǎo)航系統(tǒng)濾波方程線性化展開的影響基礎(chǔ)上,重點研究了基于粒子采樣的無跡卡爾曼濾波算法(Unscented Kalman Filter,UKF)和粒子濾波算法(Particle Filter,PF),設(shè)計了發(fā)射慣性系下基于UKF和PF濾波原理的空天飛行器非線性組合導(dǎo)航濾波方法,建立了相應(yīng)的濾波狀態(tài)方程和量測方程;分別采用UKF和PF進(jìn)行組合導(dǎo)航系統(tǒng)狀態(tài)參數(shù)估計,仿真結(jié)果表明,相比于EKF濾波算法,本文所設(shè)計的基于粒子采樣原理的UKF和PF濾波算法均能明顯提高組合導(dǎo)航精度,從而為空天飛行器組合導(dǎo)航非線性濾波算法的實現(xiàn)提供了理論支撐。為有效驗證本文所研究的空天飛行器組合導(dǎo)航方案及濾波算法的綜合性能,本文設(shè)計并實現(xiàn)了空天飛行器組合導(dǎo)航系統(tǒng)半物理仿真驗證環(huán)境,基于PC104嵌入式計算機(jī)構(gòu)建了相應(yīng)的算法驗證軟硬件平臺,并對所設(shè)計的EKF和UKF等濾波算法性能進(jìn)行了綜合分析和驗證,從而為本文所研究的組合導(dǎo)航濾波算法的工程化應(yīng)用提供了有益的參考。
【關(guān)鍵詞】：空天飛行器 組合導(dǎo)航 發(fā)射慣性系 擴(kuò)展卡爾曼濾波 無跡卡爾曼濾波 粒子濾波
【學(xué)位授予單位】：南京航空航天大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：V249;TP202
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-13
• 縮略詞13-14
• 第一章 緒論14-22
• 1.1 論文研究背景14-15
• 1.2 空天飛行器及組合導(dǎo)航多源信息融合技術(shù)發(fā)展概述15-18
• 1.2.1 空天飛行器發(fā)展研究概述15-17
• 1.2.2 慣性組合導(dǎo)航系統(tǒng)研究概述17-18
• 1.2.3 組合導(dǎo)航多源信息融合理論研究概述18
• 1.3 論文研究目的與意義18-19
• 1.4 論文主要研究內(nèi)容19-22
• 第二章 空天飛行器發(fā)射慣性系下捷聯(lián)慣導(dǎo)算法編排及多源組合導(dǎo)航總體方案設(shè)計22-40
• 2.1 引言22
• 2.2 發(fā)射慣性系下的捷聯(lián)慣性導(dǎo)航算法編排設(shè)計22-34
• 2.2.1 空間坐標(biāo)系及其轉(zhuǎn)化關(guān)系22-30
• 2.2.2 發(fā)射慣性系下捷聯(lián)慣性導(dǎo)航算法設(shè)計30-32
• 2.2.3 捷聯(lián)慣性導(dǎo)航算法仿真驗證32-34
• 2.3 空天飛行器多源組合導(dǎo)航總體方案設(shè)計34-39
• 2.3.1 空天飛行器多源組合方案設(shè)計34-36
• 2.3.2 空天飛行器多源導(dǎo)航傳感器的測量模型36-39
• 2.4 本章小結(jié)39-40
• 第三章 基于EKF的發(fā)射慣性系下組合導(dǎo)航系統(tǒng)多源信息融合方法40-52
• 3.1 引言40-41
• 3.2 空天飛行器多源信息融合組合導(dǎo)航濾波架構(gòu)設(shè)計41-44
• 3.2.1 多源組合聯(lián)邦濾波器結(jié)構(gòu)設(shè)計41-43
• 3.2.2 聯(lián)邦濾波器實現(xiàn)方案設(shè)計43
• 3.2.3 聯(lián)邦濾波算法流程43-44
• 3.3 空天飛行器組合導(dǎo)航系統(tǒng)EKF濾波器設(shè)計44-48
• 3.3.1 EKF算法基本原理44-46
• 3.3.2 組合導(dǎo)航系統(tǒng)誤差增量狀態(tài)方程和量測方程46-47
• 3.3.3 基于EKF的組合導(dǎo)航計算流程47-48
• 3.4 基于EKF的空天飛行器多源信息融合算法仿真驗證48-51
• 3.4.1 組合導(dǎo)航系統(tǒng)EKF濾波算法仿真參數(shù)設(shè)置48
• 3.4.2 慣性/衛(wèi)星/星敏感器組合導(dǎo)航算法仿真分析48-50
• 3.4.3 慣性/星敏感器/紫外敏感器組合導(dǎo)航算法仿真分析50-51
• 3.5 本章小結(jié)51-52
• 第四章 基于UKF的發(fā)射慣性系下組合導(dǎo)航系統(tǒng)多源信息融合非線性濾波算法52-64
• 4.1 引言52
• 4.2 UKF算法基本原理52-55
• 4.2.1 UKF算法基本思想52-55
• 4.2.2 UKF算法特點55
• 4.3 空天飛行器組合導(dǎo)航系統(tǒng)UKF濾波器設(shè)計55-60
• 4.3.1 組合導(dǎo)航系統(tǒng)狀態(tài)方程和量測方程55-56
• 4.3.2 組合導(dǎo)航系統(tǒng)簡化UKF算法設(shè)計56-58
• 4.3.3 基于UKF的組合導(dǎo)航計算流程58-60
• 4.4 基于UKF的空天飛行器多源信息融合算法仿真驗證60-63
• 4.4.1 組合導(dǎo)航系統(tǒng)UKF濾波算法仿真參數(shù)設(shè)置60
• 4.4.2 慣性/衛(wèi)星/星敏感器組合導(dǎo)航算法仿真分析60-62
• 4.4.3 慣性/星敏感器/紫外敏感器組合導(dǎo)航算法仿真分析62-63
• 4.5 本章小結(jié)63-64
• 第五章 基于PF的發(fā)射慣性系下組合導(dǎo)航系統(tǒng)多源信息融合非線性濾波算法64-74
• 5.1 引言64-65
• 5.2 PF算法基本原理65-68
• 5.2.1 PF算法基本思想65-67
• 5.2.2 PF算法特點67-68
• 5.3 空天飛行器組合導(dǎo)航系統(tǒng)PF濾波器設(shè)計68-70
• 5.3.1 組合導(dǎo)航系統(tǒng)狀態(tài)方程和量測方程68-69
• 5.3.2 基于PF的組合導(dǎo)航計算流程69-70
• 5.4 基于PF的空天飛行器多源信息融合算法仿真驗證70-73
• 5.4.1 組合導(dǎo)航系統(tǒng)PF濾波算法仿真參數(shù)設(shè)置70
• 5.4.2 慣性/衛(wèi)星/星敏感器組合導(dǎo)航算法仿真分析70-72
• 5.4.3 慣性/星敏感器/紫外敏感器組合導(dǎo)航算法仿真分析72-73
• 5.5 本章小結(jié)73-74
• 第六章 空天飛行器多源信息融合系統(tǒng)半物理仿真實現(xiàn)研究74-87
• 6.1 引言74
• 6.2 多源信息融合系統(tǒng)半物理仿真驗證總體方案74-75
• 6.3 多源信息融合系統(tǒng)半物理驗證環(huán)境實現(xiàn)75-81
• 6.3.1 系統(tǒng)硬件總體實現(xiàn)75-78
• 6.3.2 系統(tǒng)軟件總體實現(xiàn)78-80
• 6.3.3 組合導(dǎo)航系統(tǒng)半物理仿真環(huán)境實現(xiàn)效果80-81
• 6.4 組合導(dǎo)航系統(tǒng)綜合性能測試81-86
• 6.4.1 組合導(dǎo)航系統(tǒng)半物理仿真參數(shù)設(shè)置81-82
• 6.4.2 捷聯(lián)慣性導(dǎo)航算法半物理仿真驗證82-83
• 6.4.3 慣性/衛(wèi)星/星敏感器組合導(dǎo)航系統(tǒng)半物理仿真驗證83-85
• 6.4.4 慣性/星敏感器/紫外敏感器組合導(dǎo)航系統(tǒng)半物理仿真驗證85-86
• 6.5 本章小結(jié)86-87
• 第七章 總結(jié)與展望87-89
• 7.1 論文主要工作87-88
• 7.2 工作展望88-89
• 參考文獻(xiàn)89-92
• 致謝92-93
• 在學(xué)期間的研究成果及學(xué)術(shù)論文93

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  本文關(guān)鍵詞：空天飛行器多源信息融合自主導(dǎo)航及系統(tǒng)實現(xiàn)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號：306818