【摘要】：論文設(shè)計了一個基于高性能ARM核心板,搭載Linux操作系統(tǒng)的智能接口。智能接口作為全源導(dǎo)航的子系統(tǒng),能夠完成多路傳感器數(shù)據(jù)并行采集、數(shù)據(jù)處理、實時發(fā)送的導(dǎo)航數(shù)據(jù)采集任務(wù)。本文從硬件、內(nèi)核態(tài)軟件和用戶態(tài)軟件三方面對智能接口進(jìn)行設(shè)計和實現(xiàn),以滿足全源導(dǎo)航硬件上接口統(tǒng)一、即插即用、靈活配置、實時采集、并行處理和發(fā)送的要求。針對全源導(dǎo)航系統(tǒng)多種傳感器即插即用、多路數(shù)據(jù)并行采集的需求,本文基于高性能開發(fā)板,搭載FPGA接口拓展板,從硬件上實現(xiàn)接口冗余和并行數(shù)據(jù)采集。研究了Linux操作系統(tǒng)中驅(qū)動即插即用和守護(hù)進(jìn)程的運(yùn)行機(jī)制,基于Linux內(nèi)核中驅(qū)動熱拔插事件機(jī)制和守護(hù)進(jìn)程,實現(xiàn)對傳感器狀態(tài)的實時監(jiān)控和上報。數(shù)據(jù)處理過程中,針對傳感器數(shù)據(jù)的噪聲和異常值,將LOF異常值檢測算法應(yīng)用于導(dǎo)航傳感器的異常點檢測和剔除。研究了LOF算法的優(yōu)缺點和增量式ELOF算法的更新機(jī)制,提出一種能夠動態(tài)更新鄰域K值的機(jī)制,使得改進(jìn)后的ELOF算法能夠根據(jù)導(dǎo)航載體的運(yùn)動特性實時動態(tài)更新局部離群因子的值,提高了異常值的檢測識別率。針對各種傳感器中導(dǎo)航信息時間基準(zhǔn)的不統(tǒng)一問題,根據(jù)導(dǎo)航數(shù)據(jù)時間標(biāo)志使用最小二乘法進(jìn)行數(shù)據(jù)曲線擬合,基于擬合曲線統(tǒng)一各傳感器數(shù)據(jù)的時間基準(zhǔn)。針對智能接口和導(dǎo)航計算機(jī)實時交互的需求,研究并使用了UDP傳輸層協(xié)議,為了保證UDP傳輸層協(xié)議穩(wěn)定性,基于自定義數(shù)據(jù)幀在UDP協(xié)議數(shù)據(jù)幀中實現(xiàn)序列號、確認(rèn)應(yīng)答、出錯重發(fā)、數(shù)據(jù)幀錯亂重排序等穩(wěn)定機(jī)制,在保證傳輸實時性的基礎(chǔ)上提升傳輸穩(wěn)定性。針對全源導(dǎo)航整體軟件系統(tǒng)的穩(wěn)定性、實時性、并發(fā)性和模塊化的需求,研究了Linux進(jìn)程和線程的原理,基于多核多線程的核心處理器,設(shè)計多線程與多進(jìn)程的軟件框架。每個傳感器對應(yīng)一個進(jìn)程,模塊化設(shè)計任務(wù)執(zhí)行程序,而每個進(jìn)程中用多線程實現(xiàn)相關(guān)功能,充分利用硬件資源,使得系統(tǒng)并行處理多個傳感器的數(shù)據(jù)采集與處理任務(wù)。最后,設(shè)計并實現(xiàn)全源導(dǎo)航智能接口子系統(tǒng)測試平臺,測試智能接口傳感器識別、系統(tǒng)穩(wěn)定性、傳輸實時性等方面的性能。測試結(jié)果表明,系統(tǒng)各方面性能都能達(dá)到全源導(dǎo)航的需求,智能接口的硬件概念能夠有效減輕導(dǎo)航計算機(jī)的軟硬件壓力。
【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】：2019
【分類號】：TN96;TP316.81;TP212
【圖文】：

圖 1.1 美軍全源導(dǎo)航全實物裝置圖該系統(tǒng)包含 IMU、GPS、圖像采集器、磁強(qiáng)計、氣壓高度計以及高精度時鐘，目前該系統(tǒng)已經(jīng)在飛機(jī)、艦船、背包和坦克上進(jìn)行了全源導(dǎo)航的演示和驗證。GPS 對于目前的導(dǎo)航系統(tǒng)來說非常關(guān)鍵，而當(dāng) GPS 拒止時如何保證系統(tǒng)的正常運(yùn)行和精度，這是全源導(dǎo)航提出的一大原因和發(fā)展過程中一直面臨的問題。全源自適應(yīng)融合方法是一種在 GPS 拒止時維持導(dǎo)航系統(tǒng)運(yùn)行的導(dǎo)航方案，它自適應(yīng)地實時融合可用信息，縮小目標(biāo)物體定位誤差，提供被測目標(biāo)的移動信息[14]。該算法由諾斯羅普公司和美國空軍研究室合作研發(fā)，接著雙方成功研制了終端到終端的全源自適應(yīng)融合的 ASAF 平臺，根據(jù)平臺測試影響系統(tǒng)性能的關(guān)鍵參數(shù)，判斷多種環(huán)境下傳感器的信息健壯性和可靠性，平臺能夠?qū)崟r融合多種傳感器數(shù)據(jù)，比如 IMU、星敏感器、圖像傳感器、高度計、GPS 等。通過最優(yōu)融合算法，無論 GPS 信號狀況如何，全源自適應(yīng)融合都可以很大程度上提高導(dǎo)航精度和連續(xù)性。國外的多所高效針對全源導(dǎo)航算法中傳感器的可信度、框架都進(jìn)行了深入的研究，提出了基于因子圖判斷傳感器可信度、模塊化框架配置系統(tǒng)導(dǎo)航模塊等解決辦法，一定程度上促進(jìn)了全源導(dǎo)航的發(fā)展[15-17]。目前國內(nèi)對于全源導(dǎo)航的研究還在起步階段，主要都是對于全源導(dǎo)航的介紹，對全源導(dǎo)航的定義、提出背景、關(guān)鍵技術(shù)、應(yīng)用和展望、技術(shù)發(fā)展情況等方面進(jìn)行了介紹；車歡等人提出

圖 4.6 LOF 算法可達(dá)距離示意圖(5) 局部可達(dá)密度（Local reachability density）：點 p 的第 k 鄰域內(nèi)點到 的平均可達(dá)距離的倒數(shù)，數(shù)學(xué)表達(dá)式如下：( )1( )_ ( , )( )kkkq N pklrd preach dist p qN p (4這個值代表的是密度，點q 的第 k 鄰域內(nèi)所有的點，可以理解為屬于同一個集合。如合內(nèi)所有點到點 的可達(dá)距離越小，就意味著密度越大，越可能是同一簇的點，而如大，就意味著密度越小，越可能是離群點，異常值。(6) 局部離群因子（local outlier factor）：點 的鄰域點的 lrd 與點 的 lrd 之比的平均數(shù)，數(shù)學(xué)表達(dá)式如下：( )( )( )( )( )kko N pkkklrd olrd pLOF pN p (4每一個點都有 lrd，如果這個比值越接近 1，點 點和其鄰域點的可達(dá)密度就越接近，

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本文編號：2713827