本文關鍵詞：基于捷聯(lián)慣性導航系統(tǒng)初始對準的卡爾曼濾波技術研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：捷聯(lián)慣性導航系統(tǒng)是一種非常重要的導航設備,將其搭載在汽車、船舶和飛機等載具上能夠實現(xiàn)載具的無人自動導航功能,無論是在軍事還是民用領域都得到了廣泛的應用。初始對準問題是捷聯(lián)慣性導航系統(tǒng)必須解決的基本問題之一,初始對準的時間和精度直接影響捷聯(lián)慣導系統(tǒng)的反應速度和準確性,如何正確解決兩者之間的關系是近年來國內外學者研究和探討的熱點。目前卡爾曼濾波在初始對準的研究中發(fā)揮著重要的作用,它能夠有效解決初始導航參數(shù)的估計問題,并且修正元器件的隨機誤差。本文在卡爾曼濾波模型的基礎上圍繞動靜基座上的初始對準問題展開研究。首先,在靜基座中對準方面采用了容積卡爾曼濾波代替卡爾曼濾波,并且分析和驗證了模型的可控性和可觀測性,建立了降維的容積卡爾曼濾波模型,通過與全維濾波的仿真對比得出剔除了不可觀測量的濾波結果要優(yōu)于全維度下的濾波結果。其次,在動基座對準中采用了傳遞對準,分析和總結了在不同計算參數(shù)和測量參數(shù)作為系統(tǒng)觀測量時,對初始對準性能的影響并且進行了相應的仿真比較。最后綜合兩類參數(shù)的優(yōu)點,建立了以速度、角速度和姿態(tài)作為觀測量的多重組合參數(shù)卡爾曼濾波模型并進行了相應的仿真實驗對比,對比結果顯示在方位失準角估計方面多重組合參數(shù)匹配較上述匹配方法有較大改善。最后,考慮到非理想化濾波模型下的初始對準問題,基于平方根容積卡爾曼濾波算法和Sage-Husa算法推導出一種量測噪聲矩陣跟隨當前時刻的系統(tǒng)方差陣迭代更新的自適應算法,并將其應用在了多重組合參數(shù)匹配中,在非理想化的條件下與平方根容積卡爾曼濾波算法進行仿真比較,最終結果表明這種自適應算法能夠在一定程度上改善失準角誤差估計效果。
【關鍵詞】：初始對準 捷聯(lián)慣性導航系統(tǒng) 卡爾曼濾波 可觀測性 傳遞對準
【學位授予單位】：江西理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TN713;TN96
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第一章 緒論9-16
• 1.1 慣性導航系統(tǒng)的發(fā)展歷程9-10
• 1.2 初始對準10-12
• 1.2.1 初始對準概述10-11
• 1.2.2 初始對準主要方法分類11-12
• 1.2.3 初始對準技術的研究重點12
• 1.3 初始對準的關鍵問題12-13
• 1.3.1 誤差模型12-13
• 1.3.2 可觀測性分析13
• 1.4 卡爾曼濾波技術13-14
• 1.5 論文結構和研究內容14-16
• 第二章 捷聯(lián)慣導系統(tǒng)概述16-33
• 2.1 捷聯(lián)矩陣的工作原理16-20
• 2.1.1 常用坐標系介紹16-17
• 2.1.2 慣導系統(tǒng)的機械編排17-19
• 2.1.3 坐標系之間的轉換關系19-20
• 2.2 姿態(tài)解算方法20-25
• 2.2.1 方向余弦法20-21
• 2.2.2 歐拉角法21
• 2.2.3 四元數(shù)法21-24
• 2.2.4 組合姿態(tài)解算方法24-25
• 2.3 捷聯(lián)慣導系統(tǒng)的位置解算25-26
• 2.4 誤差分析及模型建立26-29
• 2.4.1 失準角誤差模型26-27
• 2.4.2 速度誤差模型27-28
• 2.4.3 位置誤差模型28-29
• 2.5 SINS姿態(tài)解算仿真實驗29-32
• 2.6 本章小結32-33
• 第三章 捷聯(lián)慣導系統(tǒng)的對準方法研究33-49
• 3.1 捷聯(lián)慣導系統(tǒng)的粗對準33-38
• 3.1.1 解析式對準33-36
• 3.1.2 輔助慣性坐標系對準36-38
• 3.2 捷聯(lián)慣導系統(tǒng)的精對準38-39
• 3.3 線性濾波39-43
• 3.3.1 卡爾曼濾波39-42
• 3.3.2 擴展卡爾曼濾波42-43
• 3.4 非線性濾波43-48
• 3.4.1 無跡卡爾曼濾波43-45
• 3.4.2 容積卡爾曼濾波45-48
• 3.5 本章小結48-49
• 第四章 靜基座下的卡爾曼濾波初始對準技術49-58
• 4.1 卡爾曼濾波模型49-52
• 4.2 卡爾曼濾波的可控性和可觀測性分析52-54
• 4.3 靜基座上的CKF初始對準仿真實驗54-57
• 4.4 本章小結57-58
• 第五章 動基座下的卡爾曼濾波初始對準技術58-78
• 5.1 動基座對準的特點58-59
• 5.2 速度匹配59-63
• 5.2.1 狀態(tài)方程和量測方程59-61
• 5.2.2 速度匹配仿真實驗61-63
• 5.3 姿態(tài)匹配63-65
• 5.3.1 狀態(tài)方程和量測方程63
• 5.3.2 姿態(tài)匹配仿真實驗63-65
• 5.4 速度加姿態(tài)匹配65-67
• 5.4.1 狀態(tài)方程和量測方程65
• 5.4.2 速度加姿態(tài)匹配仿真實驗65-67
• 5.5 多重組合參數(shù)匹配67-70
• 5.5.1 狀態(tài)方程和量測方程67-68
• 5.5.2 多重組合參數(shù)匹配仿真實驗68-70
• 5.6 SCKF及其自適應算法70-77
• 5.6.1 SCKF算法70-72
• 5.6.2 自適應SCKF算法72-74
• 5.6.3 SCKF與ASCKF的仿真實驗74-77
• 5.7 本章小結77-78
• 第六章 總結與展望78-80
• 6.1 工作總結78
• 6.2 研究展望78-80
• 參考文獻80-83
• 致謝83-84
• 攻讀學位期間的研究成果84-85

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