基于Kalman濾波及其改進算法的INS/GPS組合導航定位算法研究
發(fā)布時間:2023-11-14 19:56
慣性導航系統(tǒng)(INS)是一種完全自主式的導航系統(tǒng),其可以提供全天候的、隱蔽的導航信息,其定位的精度在短時間內(nèi)相對較高,但也有致命的缺點,INS定位時的誤差值隨著時間的推移而不斷積累,長時間定位的情況下精度會也來越差。全球定位系統(tǒng)(GPS)長期定位時,其定位誤差較小,可是由于定位時會受到其他電磁波的干擾和信號遮擋等問題,短期定位時,精度并不好。根據(jù)以上兩種定位系統(tǒng)各自的優(yōu)缺點,將INS和GPS進行組合,形成的INS/GPS組合導航系統(tǒng)可以取長補短,是一種相對理想的組合導航系統(tǒng)。 本論文首先介紹了INS的工作原理和其組成器件,對系統(tǒng)中的常用坐標系以及它們之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系進行了詳細介紹。然后介紹了GPS系統(tǒng)的組成結(jié)構(gòu)、工作原理,對GPS在導航過程中產(chǎn)生誤差的原因進行了詳細的分析。 本文建立了INS/GPS組合導航系統(tǒng)的誤差模型,給出了INS和GPS的誤差方程并且建立了INS/GPS組合導航系統(tǒng)的模型方程,給出了其狀態(tài)方程和量測方程,然后對狀態(tài)方程和量測方程進行了離散化處理。 對常規(guī)卡爾曼(Kalman)濾波進行了詳細的介紹,推導了常規(guī)Kalman濾波方法的濾波方程,在常規(guī)Kalman濾波算法的...
【文章頁數(shù)】:71 頁
【學位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
ABSTRACT
1.緒論
1.1 濾波技術(shù)的發(fā)展
1.2 組合導航技術(shù)的發(fā)展
1.3 課題研究的背景及意義
1.4 論文研究的主要內(nèi)容
2.導航系統(tǒng)
2.1 慣性導航系統(tǒng)
2.1.1 工作原理
2.1.2 組成器件
2.1.3 常用坐標系及其轉(zhuǎn)換
2.2 全球定位系統(tǒng)
2.2.1 組成結(jié)構(gòu)
2.2.2 定位原理
2.2.3 誤差分析
2.3 INS/ GPS 組合導航系統(tǒng)
2.3.1 組合方式
2.3.2 濾波器的設計方法
2.4 本章小結(jié)
3.INS/GPS 組合導航系統(tǒng)模型建立
3.1 INS/GPS 系統(tǒng)的誤差模型
3.1.1 INS 誤差方程
3.1.2 GPS 誤差方程
3.2 INS/GPS 系統(tǒng)的模型建立
3.2.1 狀態(tài)方程
3.2.2 量測方程
3.2.3 狀態(tài)方程和量測方程的離散化處理
3.3 本章小結(jié)
4.INS/GPS 系統(tǒng)的濾波算法
4.1 信息融合技術(shù)
4.1.1 基本原理
4.1.2 核心技術(shù)及結(jié)構(gòu)
4.2 常規(guī) Kalman 濾波算法
4.2.1 狀態(tài)空間方程
4.2.2 Kalman 算法濾波方程
4.2.3 Kalman 濾波過程中應注意的方面
4.2.4 Kalman 濾波的發(fā)散問題
4.2.5 仿真分析
4.3 Sage-Husa 自適應濾波算法
4.4 一種改進的 Sage-Husa 自適應濾波算法
4.4.1 濾波方程
4.4.2 仿真分析
4.5 本章小結(jié)
5.INS/GPS 組合導航系統(tǒng)仿真
5.1 仿真條件
5.2 對遺忘因子 d 進行仿真獲取
5.3 仿真分析
5.4 本章小結(jié)
6.總結(jié)與展望
6.1 總結(jié)
6.2 展望
參考文獻
攻讀碩士學位期間發(fā)表學術(shù)論文情況
致謝
作者簡介
本文編號:3864106
【文章頁數(shù)】:71 頁
【學位級別】:碩士
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摘要
ABSTRACT
1.緒論
1.1 濾波技術(shù)的發(fā)展
1.2 組合導航技術(shù)的發(fā)展
1.3 課題研究的背景及意義
1.4 論文研究的主要內(nèi)容
2.導航系統(tǒng)
2.1 慣性導航系統(tǒng)
2.1.1 工作原理
2.1.2 組成器件
2.1.3 常用坐標系及其轉(zhuǎn)換
2.2 全球定位系統(tǒng)
2.2.1 組成結(jié)構(gòu)
2.2.2 定位原理
2.2.3 誤差分析
2.3 INS/ GPS 組合導航系統(tǒng)
2.3.1 組合方式
2.3.2 濾波器的設計方法
2.4 本章小結(jié)
3.INS/GPS 組合導航系統(tǒng)模型建立
3.1 INS/GPS 系統(tǒng)的誤差模型
3.1.1 INS 誤差方程
3.1.2 GPS 誤差方程
3.2 INS/GPS 系統(tǒng)的模型建立
3.2.1 狀態(tài)方程
3.2.2 量測方程
3.2.3 狀態(tài)方程和量測方程的離散化處理
3.3 本章小結(jié)
4.INS/GPS 系統(tǒng)的濾波算法
4.1 信息融合技術(shù)
4.1.1 基本原理
4.1.2 核心技術(shù)及結(jié)構(gòu)
4.2 常規(guī) Kalman 濾波算法
4.2.1 狀態(tài)空間方程
4.2.2 Kalman 算法濾波方程
4.2.3 Kalman 濾波過程中應注意的方面
4.2.4 Kalman 濾波的發(fā)散問題
4.2.5 仿真分析
4.3 Sage-Husa 自適應濾波算法
4.4 一種改進的 Sage-Husa 自適應濾波算法
4.4.1 濾波方程
4.4.2 仿真分析
4.5 本章小結(jié)
5.INS/GPS 組合導航系統(tǒng)仿真
5.1 仿真條件
5.2 對遺忘因子 d 進行仿真獲取
5.3 仿真分析
5.4 本章小結(jié)
6.總結(jié)與展望
6.1 總結(jié)
6.2 展望
參考文獻
攻讀碩士學位期間發(fā)表學術(shù)論文情況
致謝
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本文編號:3864106
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