无人机组合导航滤波算法研究

发布时间：2017-10-13 00:17

  本文关键词：无人机组合导航滤波算法研究

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【摘要】：随着信息科技和消费电子产业巨头的快速发展,无人机在信息时代的各个领域中都有着广泛的应用,发挥着非常关键的作用。为了使无人机能够按照预定轨道准确运行,在飞行器控制策略设计阶段,需要对导航控制系统进行参数辨识估计,以满足其精度的需要。导航与定位技术是实现飞行器尤其是无人机飞行任务的关键技术,然而任何单一的导航系统在性能上都不能满足任务的需求,因此通常采用组合导航。滤波技术是能够使得组合导航系统正常工作的关键数据融合技术,尤其自从各类衍生算法的产生,给组合导航系统提供了理论支持和解算方法,具有重大的理论意义和实际应用价值。本文课题是基于组合导航滤波算法的研究,主要的工作包括以下几个方面:1.详细介绍了无人机发展历史以及每个阶段特点,梳理了各种常见几种组合导航,重点分析了GPS/INS组合导航的工作原理及优缺点。介绍了滤波技术的发展,以及国内外研究现状。2.全面描述了捷联惯性导航和全球定位系统的原理,然后对各自的误差来源进行了简要地分析总结。具体地介绍了基本卡尔曼滤波算法的特点及其推导过程和其他的滤波算法。3.在研究了SINS/GPS组合导航系统知识基础内容的基础之上,建立了其数学模型,采用松耦合组合方式利用GPS接收机给出的位置和速度信息对SINS进行修正,建立方程然后完成了组合导航的仿真实验。在此之上,提出通过BP神经网络对系统误差建模,以便进一步校正卡尔曼滤波增益矩阵系数的改进型卡尔曼滤波算法,并进行实验仿真。4.针对非线性系统以及动态模型的参数和噪声统计特性的不确定性,分别用自适应和无迹卡尔曼滤波算法对组合导航系统进行分析和仿真实验。
【关键词】：无人机 SINS/GPS BP神经网络 自适应 无迹卡尔曼滤波
【学位授予单位】：沈阳理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：V279;V249.328
【目录】：

• 摘要6-7
• Abstract7-12
• 第1章 绪论12-22
• 1.1 选题的目的和意义12-13
• 1.2 无人机及组合导航发展状况13-19
• 1.2.1 无人机的发展13-16
• 1.2.2 几种组合导航简介16-19
• 1.3 组合导航滤波技术的发展19-20
• 1.4 本文的研究内容20-22
• 第2章 SINS/GPS组合导航系统原理22-41
• 2.1 捷联惯性导航系统SINS22-33
• 2.1.1 捷联惯导系统概述22
• 2.1.2 捷联惯导系统的工作原理22-23
• 2.1.3 捷联矩阵的即时修正23-29
• 2.1.4 捷联惯导系统初始对准方法29-30
• 2.1.5 捷联惯导系统的误差分析30-33
• 2.2 全球卫星定位系统GPS33-39
• 2.2.1 GPS的概述33
• 2.2.2 GPS的定位原理33-34
• 2.2.3 卫星导航解算方法34-38
• 2.2.4 GPS的误差分析38-39
• 2.3 常用坐标系39-40
• 2.4 本章小结40-41
• 第3章 组合导航滤波算法41-54
• 3.1 卡尔曼滤波41-49
• 3.1.1 卡尔曼滤波简介41
• 3.1.2 卡尔曼滤波理论41-43
• 3.1.3 动态系统卡尔曼滤波43-49
• 3.2 扩展卡尔曼滤波49-50
• 3.3 无迹卡尔曼滤波50-53
• 3.4 本章小结53-54
• 第4章 SINS/GPS组合导航系统模型建立与仿真54-69
• 4.1 SINS/GPS组合方式54-56
• 4.1.1 松性组合54-55
• 4.1.2 紧性组合55-56
• 4.1.3 深性组合56
• 4.2 组合导航系统的数学模型56-64
• 4.2.1 组合导航系统的状态方程57-60
• 4.2.2 组合导航系统的量测方程60-61
• 4.2.3 组合导航系统方程的离散化61-62
• 4.2.4 仿真结果与分析62-64
• 4.3 改进型SINS/GPS组合导航滤波算法设计64-67
• 4.3.1 BP神经网络建模64-65
• 4.3.2 辨识算法流程65-66
• 4.3.3 实验仿真及结果66-67
• 4.4 本章小结67-69
• 第5章 滤波算法在组合导航的应用设计69-78
• 5.1 自适应滤波理论69-70
• 5.2 自适应卡尔曼滤波器70-71
• 5.2.1 Sage-Husa自适应卡尔曼滤波70-71
• 5.3 无迹卡尔曼滤波器（UKF）71-74
• 5.3.1 UT变换72-73
• 5.3.2 UKF算法实现73-74
• 5.4 仿真结果及分析74-77
• 5.5 本章小结77-78
• 结论78-80
• 参考文献80-84
• 攻读硕士学位期间发表的论文和获得的科研成果84-85
• 致谢85-86

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本文编号：1021759