本文關(guān)鍵詞：無(wú)人機(jī)組合導(dǎo)航濾波算法研究

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【摘要】：隨著信息科技和消費(fèi)電子產(chǎn)業(yè)巨頭的快速發(fā)展,無(wú)人機(jī)在信息時(shí)代的各個(gè)領(lǐng)域中都有著廣泛的應(yīng)用,發(fā)揮著非常關(guān)鍵的作用。為了使無(wú)人機(jī)能夠按照預(yù)定軌道準(zhǔn)確運(yùn)行,在飛行器控制策略設(shè)計(jì)階段,需要對(duì)導(dǎo)航控制系統(tǒng)進(jìn)行參數(shù)辨識(shí)估計(jì),以滿足其精度的需要。導(dǎo)航與定位技術(shù)是實(shí)現(xiàn)飛行器尤其是無(wú)人機(jī)飛行任務(wù)的關(guān)鍵技術(shù),然而任何單一的導(dǎo)航系統(tǒng)在性能上都不能滿足任務(wù)的需求,因此通常采用組合導(dǎo)航。濾波技術(shù)是能夠使得組合導(dǎo)航系統(tǒng)正常工作的關(guān)鍵數(shù)據(jù)融合技術(shù),尤其自從各類(lèi)衍生算法的產(chǎn)生,給組合導(dǎo)航系統(tǒng)提供了理論支持和解算方法,具有重大的理論意義和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。本文課題是基于組合導(dǎo)航濾波算法的研究,主要的工作包括以下幾個(gè)方面:1.詳細(xì)介紹了無(wú)人機(jī)發(fā)展歷史以及每個(gè)階段特點(diǎn),梳理了各種常見(jiàn)幾種組合導(dǎo)航,重點(diǎn)分析了GPS/INS組合導(dǎo)航的工作原理及優(yōu)缺點(diǎn)。介紹了濾波技術(shù)的發(fā)展,以及國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀。2.全面描述了捷聯(lián)慣性導(dǎo)航和全球定位系統(tǒng)的原理,然后對(duì)各自的誤差來(lái)源進(jìn)行了簡(jiǎn)要地分析總結(jié)。具體地介紹了基本卡爾曼濾波算法的特點(diǎn)及其推導(dǎo)過(guò)程和其他的濾波算法。3.在研究了SINS/GPS組合導(dǎo)航系統(tǒng)知識(shí)基礎(chǔ)內(nèi)容的基礎(chǔ)之上,建立了其數(shù)學(xué)模型,采用松耦合組合方式利用GPS接收機(jī)給出的位置和速度信息對(duì)SINS進(jìn)行修正,建立方程然后完成了組合導(dǎo)航的仿真實(shí)驗(yàn)。在此之上,提出通過(guò)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)系統(tǒng)誤差建模,以便進(jìn)一步校正卡爾曼濾波增益矩陣系數(shù)的改進(jìn)型卡爾曼濾波算法,并進(jìn)行實(shí)驗(yàn)仿真。4.針對(duì)非線性系統(tǒng)以及動(dòng)態(tài)模型的參數(shù)和噪聲統(tǒng)計(jì)特性的不確定性,分別用自適應(yīng)和無(wú)跡卡爾曼濾波算法對(duì)組合導(dǎo)航系統(tǒng)進(jìn)行分析和仿真實(shí)驗(yàn)。
【關(guān)鍵詞】：無(wú)人機(jī) SINS/GPS BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 自適應(yīng) 無(wú)跡卡爾曼濾波
【學(xué)位授予單位】：沈陽(yáng)理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：V279;V249.328
【目錄】：

• 摘要6-7
• Abstract7-12
• 第1章 緒論12-22
• 1.1 選題的目的和意義12-13
• 1.2 無(wú)人機(jī)及組合導(dǎo)航發(fā)展?fàn)顩r13-19
• 1.2.1 無(wú)人機(jī)的發(fā)展13-16
• 1.2.2 幾種組合導(dǎo)航簡(jiǎn)介16-19
• 1.3 組合導(dǎo)航濾波技術(shù)的發(fā)展19-20
• 1.4 本文的研究?jī)?nèi)容20-22
• 第2章 SINS/GPS組合導(dǎo)航系統(tǒng)原理22-41
• 2.1 捷聯(lián)慣性導(dǎo)航系統(tǒng)SINS22-33
• 2.1.1 捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)概述22
• 2.1.2 捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)的工作原理22-23
• 2.1.3 捷聯(lián)矩陣的即時(shí)修正23-29
• 2.1.4 捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)初始對(duì)準(zhǔn)方法29-30
• 2.1.5 捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)的誤差分析30-33
• 2.2 全球衛(wèi)星定位系統(tǒng)GPS33-39
• 2.2.1 GPS的概述33
• 2.2.2 GPS的定位原理33-34
• 2.2.3 衛(wèi)星導(dǎo)航解算方法34-38
• 2.2.4 GPS的誤差分析38-39
• 2.3 常用坐標(biāo)系39-40
• 2.4 本章小結(jié)40-41
• 第3章 組合導(dǎo)航濾波算法41-54
• 3.1 卡爾曼濾波41-49
• 3.1.1 卡爾曼濾波簡(jiǎn)介41
• 3.1.2 卡爾曼濾波理論41-43
• 3.1.3 動(dòng)態(tài)系統(tǒng)卡爾曼濾波43-49
• 3.2 擴(kuò)展卡爾曼濾波49-50
• 3.3 無(wú)跡卡爾曼濾波50-53
• 3.4 本章小結(jié)53-54
• 第4章 SINS/GPS組合導(dǎo)航系統(tǒng)模型建立與仿真54-69
• 4.1 SINS/GPS組合方式54-56
• 4.1.1 松性組合54-55
• 4.1.2 緊性組合55-56
• 4.1.3 深性組合56
• 4.2 組合導(dǎo)航系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型56-64
• 4.2.1 組合導(dǎo)航系統(tǒng)的狀態(tài)方程57-60
• 4.2.2 組合導(dǎo)航系統(tǒng)的量測(cè)方程60-61
• 4.2.3 組合導(dǎo)航系統(tǒng)方程的離散化61-62
• 4.2.4 仿真結(jié)果與分析62-64
• 4.3 改進(jìn)型SINS/GPS組合導(dǎo)航濾波算法設(shè)計(jì)64-67
• 4.3.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模64-65
• 4.3.2 辨識(shí)算法流程65-66
• 4.3.3 實(shí)驗(yàn)仿真及結(jié)果66-67
• 4.4 本章小結(jié)67-69
• 第5章 濾波算法在組合導(dǎo)航的應(yīng)用設(shè)計(jì)69-78
• 5.1 自適應(yīng)濾波理論69-70
• 5.2 自適應(yīng)卡爾曼濾波器70-71
• 5.2.1 Sage-Husa自適應(yīng)卡爾曼濾波70-71
• 5.3 無(wú)跡卡爾曼濾波器（UKF）71-74
• 5.3.1 UT變換72-73
• 5.3.2 UKF算法實(shí)現(xiàn)73-74
• 5.4 仿真結(jié)果及分析74-77
• 5.5 本章小結(jié)77-78
• 結(jié)論78-80
• 參考文獻(xiàn)80-84
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文和獲得的科研成果84-85
• 致謝85-86

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