基于捷联惯性导航系统初始对准的卡尔曼滤波技术研究

发布时间：2017-06-23 20:19

  本文关键词：基于捷联惯性导航系统初始对准的卡尔曼滤波技术研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：捷联惯性导航系统是一种非常重要的导航设备,将其搭载在汽车、船舶和飞机等载具上能够实现载具的无人自动导航功能,无论是在军事还是民用领域都得到了广泛的应用。初始对准问题是捷联惯性导航系统必须解决的基本问题之一,初始对准的时间和精度直接影响捷联惯导系统的反应速度和准确性,如何正确解决两者之间的关系是近年来国内外学者研究和探讨的热点。目前卡尔曼滤波在初始对准的研究中发挥着重要的作用,它能够有效解决初始导航参数的估计问题,并且修正元器件的随机误差。本文在卡尔曼滤波模型的基础上围绕动静基座上的初始对准问题展开研究。首先,在静基座中对准方面采用了容积卡尔曼滤波代替卡尔曼滤波,并且分析和验证了模型的可控性和可观测性,建立了降维的容积卡尔曼滤波模型,通过与全维滤波的仿真对比得出剔除了不可观测量的滤波结果要优于全维度下的滤波结果。其次,在动基座对准中采用了传递对准,分析和总结了在不同计算参数和测量参数作为系统观测量时,对初始对准性能的影响并且进行了相应的仿真比较。最后综合两类参数的优点,建立了以速度、角速度和姿态作为观测量的多重组合参数卡尔曼滤波模型并进行了相应的仿真实验对比,对比结果显示在方位失准角估计方面多重组合参数匹配较上述匹配方法有较大改善。最后,考虑到非理想化滤波模型下的初始对准问题,基于平方根容积卡尔曼滤波算法和Sage-Husa算法推导出一种量测噪声矩阵跟随当前时刻的系统方差阵迭代更新的自适应算法,并将其应用在了多重组合参数匹配中,在非理想化的条件下与平方根容积卡尔曼滤波算法进行仿真比较,最终结果表明这种自适应算法能够在一定程度上改善失准角误差估计效果。
【关键词】：初始对准 捷联惯性导航系统 卡尔曼滤波 可观测性 传递对准
【学位授予单位】：江西理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN713;TN96
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第一章 绪论9-16
• 1.1 惯性导航系统的发展历程9-10
• 1.2 初始对准10-12
• 1.2.1 初始对准概述10-11
• 1.2.2 初始对准主要方法分类11-12
• 1.2.3 初始对准技术的研究重点12
• 1.3 初始对准的关键问题12-13
• 1.3.1 误差模型12-13
• 1.3.2 可观测性分析13
• 1.4 卡尔曼滤波技术13-14
• 1.5 论文结构和研究内容14-16
• 第二章 捷联惯导系统概述16-33
• 2.1 捷联矩阵的工作原理16-20
• 2.1.1 常用坐标系介绍16-17
• 2.1.2 惯导系统的机械编排17-19
• 2.1.3 坐标系之间的转换关系19-20
• 2.2 姿态解算方法20-25
• 2.2.1 方向余弦法20-21
• 2.2.2 欧拉角法21
• 2.2.3 四元数法21-24
• 2.2.4 组合姿态解算方法24-25
• 2.3 捷联惯导系统的位置解算25-26
• 2.4 误差分析及模型建立26-29
• 2.4.1 失准角误差模型26-27
• 2.4.2 速度误差模型27-28
• 2.4.3 位置误差模型28-29
• 2.5 SINS姿态解算仿真实验29-32
• 2.6 本章小结32-33
• 第三章 捷联惯导系统的对准方法研究33-49
• 3.1 捷联惯导系统的粗对准33-38
• 3.1.1 解析式对准33-36
• 3.1.2 辅助惯性坐标系对准36-38
• 3.2 捷联惯导系统的精对准38-39
• 3.3 线性滤波39-43
• 3.3.1 卡尔曼滤波39-42
• 3.3.2 扩展卡尔曼滤波42-43
• 3.4 非线性滤波43-48
• 3.4.1 无迹卡尔曼滤波43-45
• 3.4.2 容积卡尔曼滤波45-48
• 3.5 本章小结48-49
• 第四章 静基座下的卡尔曼滤波初始对准技术49-58
• 4.1 卡尔曼滤波模型49-52
• 4.2 卡尔曼滤波的可控性和可观测性分析52-54
• 4.3 静基座上的CKF初始对准仿真实验54-57
• 4.4 本章小结57-58
• 第五章 动基座下的卡尔曼滤波初始对准技术58-78
• 5.1 动基座对准的特点58-59
• 5.2 速度匹配59-63
• 5.2.1 状态方程和量测方程59-61
• 5.2.2 速度匹配仿真实验61-63
• 5.3 姿态匹配63-65
• 5.3.1 状态方程和量测方程63
• 5.3.2 姿态匹配仿真实验63-65
• 5.4 速度加姿态匹配65-67
• 5.4.1 状态方程和量测方程65
• 5.4.2 速度加姿态匹配仿真实验65-67
• 5.5 多重组合参数匹配67-70
• 5.5.1 状态方程和量测方程67-68
• 5.5.2 多重组合参数匹配仿真实验68-70
• 5.6 SCKF及其自适应算法70-77
• 5.6.1 SCKF算法70-72
• 5.6.2 自适应SCKF算法72-74
• 5.6.3 SCKF与ASCKF的仿真实验74-77
• 5.7 本章小结77-78
• 第六章 总结与展望78-80
• 6.1 工作总结78
• 6.2 研究展望78-80
• 参考文献80-83
• 致谢83-84
• 攻读学位期间的研究成果84-85

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本文编号：476228