无迹卡尔曼滤波的改进算法及其在GPS/INS组合导航中的应用研究
发布时间：2021-01-02 07:06
组合导航技术在当今社会发展迅速,受到越来越多的国家和研究学者的关注,也涌现出了多种不同组合模式的导航技术,它们各有优缺点。本论文在了解运用GPS/INS组合系统中的常用坐标系、坐标转换关系、INS的工作原理、信息融合技术相关知识的基础上,重点研究无迹卡尔曼滤波（UKF）算法及其在GPS/INS卫星组合导航系统中的应用,针对无迹卡尔曼滤波（UKF）算法的主要缺点提出一种改进的无迹卡尔曼滤波算法。论文的主要内容及贡献包括:（1）针对UKF滤波算法在GPS/INS卫星组合导航系统中采样的维度或者说采样点的个数多导致计算量增大,基于边缘化无迹变换（MUT）,对UKF滤波算法进行改进,将改进的算法（MUKF）应用于GPS/INS卫星松组合导航系统中,并与UKF滤波算法进行比较,从定位精度和算法计算效率上详细分析新算法的性能优势。结果显示,MUKF滤波算法与UKF滤波算法两者结果等价,并且新算法能够较大程度的提高GPS/INS卫星松组合导航计算的效率。（2）粗差的存在将不可避免地影响估计结果。针对GPS/INS卫星组合导航系统中潜在存在的粗差观测值影响导航精度的问题,基于自适应因子,对MUKF滤波...
【文章来源】：东华理工大学江西省
【文章页数】：80 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
1.1 选题的背景及意义
1.2 研究现状
1.2.1 线性滤波方法
1.2.2 非线性滤波方法
1.2.3 线性/非线性滤波方法在GPS/INS组合导航中的应用
1.3 存在的问题与解决思路
1.4 主要研究内容和文章结构
2 惯性导航技术及GPS/INS组合导航技术的基本原理
2.1 导航系统坐标系及转换
2.1.1 常用坐标系
2.1.2 常用坐标系的转换
2.2 惯性导航系统工作原理
2.2.1 惯性导航系统的数学模型
2.2.2 惯性导航系统的工作原理
2.2.3 惯性导航系统的相关误差
2.3 GPS/INS组合导航技术
2.3.1 信息融合技术的简介
2.3.2 GPS/INS组合导航系统的状态方程
2.3.3 GPS/INS组合导航系统的量测方程
2.4 惯性导航的机械编排
2.4.1 速度算法
2.4.2 位置算法
2.4.3 姿态算法
2.5 本章小结
3 无迹卡尔曼滤波及其改进算法研究
3.1 无迹卡尔曼滤波（UKF滤波算法）
3.1.1 无迹卡尔曼滤波算法原理
3.1.2 无迹卡尔曼滤波算法流程
3.2 UKF的改进算法研究
3.2.1 条件线性模型及边迹UT变换
3.2.2 GPS/INS松组合模型
3.2.3 条件线性变换应用于GPS/INS松组合模型
3.3 MUKF滤波算法实现的主要步骤
3.4 UKF滤波算法与MUKF滤波算法的比较
3.5 本章小结
4 无迹卡尔曼滤波改进算法在GPS/INS组合导航中的应用研究
4.1 基于Mahalanobis距离的自适应滤波算法
4.2 RMUKF滤波算法流程
4.3 RMUKF滤波算法与MUKF滤波算法模拟实验
4.4 RMUKF滤波算法在GPS/INS组合导航中的应用研究
4.5 本章小结
5 总结与展望
5.1 本文主要工作总结
5.2 展望
致谢
参考文献
攻读硕士学位期间发表的论文
【参考文献】：
期刊论文
[1]自适应UKF算法在GPS/INS组合导航中的应用[J]. 李元昊,李智,王勇军. 桂林航天工业学院学报. 2018(02)
[2]EKF与UKF的目标跟踪算法应用与对比[J]. 唐哲,王庭军,陈志豪. 无线互联科技. 2018(08)
[3]基于自适应卡尔曼滤波的GPS/INS位置组合导航[J]. 许根源,王直,王志强. 电子设计工程. 2017(21)
[4]自适应联邦滤波器在GPS-INS-Odometer组合导航的应用[J]. 李增科,王坚,高井祥,姚一飞. 测绘学报. 2016(02)
[5]扩展卡尔曼和无迹卡尔曼滤波应用对比研究[J]. 郝晨,李航. 沈阳师范大学学报(自然科学版). 2015(02)
[6]结合自适应滤波和神经网络的GNSS/INS抗差组合导航算法[J]. 高为广,陈谷仓. 武汉大学学报(信息科学版). 2014(11)
[7]基于SVD的改进抗差UKF算法及在组合导航中的应用[J]. 谭兴龙,王坚,李增科. 控制与决策. 2014(10)
[8]GPS/INS组合导航技术研究[J]. 张学翠,张春涛,薛晓晶,秦联民,卢波. 火力与指挥控制. 2014(S1)
[9]惯性技术研究现状及发展趋势[J]. 王巍. 自动化学报. 2013(06)
[10]无迹卡尔曼滤波算法在目标跟踪中的研究[J]. 郝晓静,李国新,李明珠,张亚粉,常晓凤. 电子设计工程. 2012(13)
博士论文
[1]基于CKF的组合导航滤波算法研究[D]. 朱玮.哈尔滨工程大学 2017
[2]GPS/INS组合导航数据处理算法拓展研究[D]. 何正斌.长安大学 2012
硕士论文
[1]无迹卡尔曼滤波算法的改进及应用研究[D]. 徐建.成都理工大学 2018
[2]抗差平方根UKF在SINS/GPS中的应用研究[D]. 王旭刚.哈尔滨工程大学 2018
[3]基于惯性导航机械编排的组合导航仿真技术研究[D]. 王强.武汉大学 2017
[4]非线性卡尔曼滤波器改进与应用[D]. 张文杰.西南大学 2017
[5]三种改进无迹卡尔曼滤波的波动率研究[D]. 李乐.山西大学 2016
[6]非线性卡尔曼滤波算法研究[D]. 叶松庆.中国科学院重庆绿色智能技术研究院 2016
[7]GPS/SINS组合导航数据融合算法研究[D]. 张潮.郑州大学 2015
[8]卡尔曼滤波在INS/GPS组合导航中的应用研究[D]. 谢木生.中南大学 2013
[9]GPS/INS组合导航系统中卡尔曼滤波算法的研究与实现[D]. 王欣明.北京交通大学 2012
[10]GPS/INS组合导航中卡尔曼滤波技术研究[D]. 曹文明.辽宁工程技术大学 2012
本文编号：2952893
【文章来源】：东华理工大学江西省
【文章页数】：80 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
1.1 选题的背景及意义
1.2 研究现状
1.2.1 线性滤波方法
1.2.2 非线性滤波方法
1.2.3 线性/非线性滤波方法在GPS/INS组合导航中的应用
1.3 存在的问题与解决思路
1.4 主要研究内容和文章结构
2 惯性导航技术及GPS/INS组合导航技术的基本原理
2.1 导航系统坐标系及转换
2.1.1 常用坐标系
2.1.2 常用坐标系的转换
2.2 惯性导航系统工作原理
2.2.1 惯性导航系统的数学模型
2.2.2 惯性导航系统的工作原理
2.2.3 惯性导航系统的相关误差
2.3 GPS/INS组合导航技术
2.3.1 信息融合技术的简介
2.3.2 GPS/INS组合导航系统的状态方程
2.3.3 GPS/INS组合导航系统的量测方程
2.4 惯性导航的机械编排
2.4.1 速度算法
2.4.2 位置算法
2.4.3 姿态算法
2.5 本章小结
3 无迹卡尔曼滤波及其改进算法研究
3.1 无迹卡尔曼滤波（UKF滤波算法）
3.1.1 无迹卡尔曼滤波算法原理
3.1.2 无迹卡尔曼滤波算法流程
3.2 UKF的改进算法研究
3.2.1 条件线性模型及边迹UT变换
3.2.2 GPS/INS松组合模型
3.2.3 条件线性变换应用于GPS/INS松组合模型
3.3 MUKF滤波算法实现的主要步骤
3.4 UKF滤波算法与MUKF滤波算法的比较
3.5 本章小结
4 无迹卡尔曼滤波改进算法在GPS/INS组合导航中的应用研究
4.1 基于Mahalanobis距离的自适应滤波算法
4.2 RMUKF滤波算法流程
4.3 RMUKF滤波算法与MUKF滤波算法模拟实验
4.4 RMUKF滤波算法在GPS/INS组合导航中的应用研究
4.5 本章小结
5 总结与展望
5.1 本文主要工作总结
5.2 展望
致谢
参考文献
攻读硕士学位期间发表的论文
【参考文献】：
期刊论文
[1]自适应UKF算法在GPS/INS组合导航中的应用[J]. 李元昊,李智,王勇军. 桂林航天工业学院学报. 2018(02)
[2]EKF与UKF的目标跟踪算法应用与对比[J]. 唐哲,王庭军,陈志豪. 无线互联科技. 2018(08)
[3]基于自适应卡尔曼滤波的GPS/INS位置组合导航[J]. 许根源,王直,王志强. 电子设计工程. 2017(21)
[4]自适应联邦滤波器在GPS-INS-Odometer组合导航的应用[J]. 李增科,王坚,高井祥,姚一飞. 测绘学报. 2016(02)
[5]扩展卡尔曼和无迹卡尔曼滤波应用对比研究[J]. 郝晨,李航. 沈阳师范大学学报(自然科学版). 2015(02)
[6]结合自适应滤波和神经网络的GNSS/INS抗差组合导航算法[J]. 高为广,陈谷仓. 武汉大学学报(信息科学版). 2014(11)
[7]基于SVD的改进抗差UKF算法及在组合导航中的应用[J]. 谭兴龙,王坚,李增科. 控制与决策. 2014(10)
[8]GPS/INS组合导航技术研究[J]. 张学翠,张春涛,薛晓晶,秦联民,卢波. 火力与指挥控制. 2014(S1)
[9]惯性技术研究现状及发展趋势[J]. 王巍. 自动化学报. 2013(06)
[10]无迹卡尔曼滤波算法在目标跟踪中的研究[J]. 郝晓静,李国新,李明珠,张亚粉,常晓凤. 电子设计工程. 2012(13)
博士论文
[1]基于CKF的组合导航滤波算法研究[D]. 朱玮.哈尔滨工程大学 2017
[2]GPS/INS组合导航数据处理算法拓展研究[D]. 何正斌.长安大学 2012
硕士论文
[1]无迹卡尔曼滤波算法的改进及应用研究[D]. 徐建.成都理工大学 2018
[2]抗差平方根UKF在SINS/GPS中的应用研究[D]. 王旭刚.哈尔滨工程大学 2018
[3]基于惯性导航机械编排的组合导航仿真技术研究[D]. 王强.武汉大学 2017
[4]非线性卡尔曼滤波器改进与应用[D]. 张文杰.西南大学 2017
[5]三种改进无迹卡尔曼滤波的波动率研究[D]. 李乐.山西大学 2016
[6]非线性卡尔曼滤波算法研究[D]. 叶松庆.中国科学院重庆绿色智能技术研究院 2016
[7]GPS/SINS组合导航数据融合算法研究[D]. 张潮.郑州大学 2015
[8]卡尔曼滤波在INS/GPS组合导航中的应用研究[D]. 谢木生.中南大学 2013
[9]GPS/INS组合导航系统中卡尔曼滤波算法的研究与实现[D]. 王欣明.北京交通大学 2012
[10]GPS/INS组合导航中卡尔曼滤波技术研究[D]. 曹文明.辽宁工程技术大学 2012
本文编号：2952893
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