基于GPS/INS的无人机组合导航信息融合方法设计
发布时间：2021-05-27 07:18
无人机具有体积小、质量轻、携带方便等优点,被广泛应用于军用和民用领域。导航系统作为无人机中最重要的组成部分,关系着无人机飞行过程中的各类安全问题,是实现无人机稳定飞行的基础。采用全球定位系统和惯性导航系统的组合导航系统能够充分利用各子系统性能,从而提高导航系统的精度及可靠性。但是,该组合导航系统在导航过程中又过分依赖于GPS信号,在GPS信号被遮挡或受到干扰而出现异常时,GPS对INS的修正无法实现,难以限制INS误差随时间积累,INS因此发散。因此,本文主要针对这一问题,研究如何提高导航系统的精度和可靠性。主要工作内容总结如下:（1）概述了GPS/INS组合导航基本理论。研究了GPS和INS的误差特性,建立了INS的误差模型;同时,研究了惯性导航系统信息（姿态、位置和速度）的解算算法,建立了GPS/INS组合导航系统模型。（2）设计了一种基于卡尔曼滤波的GPS/INS组合导航信息融合方法。研究了卡尔曼滤波理论,利用卡尔曼滤波算法给出组合导航系统的状态方程和量测方程,对组合导航信息进行估计与校准;同时,采用松组合模式,对全球定位系统和惯性导航系统提供的姿态、位置和速度信息进行融合、处理...
【文章来源】：南昌航空大学江西省
【文章页数】：69 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
第1章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 GPS/INS组合导航研究概况
1.2.1 GPS导航系统概况
1.2.2 惯性导航系统概况
1.2.3 GPS/INS组合导航研究现状
1.3 组合导航信息融合方法研究现状
1.4 论文主要工作及章节安排
第2章 GPS/INS组合导航基本理论
2.1 引言
2.2 全球定位系统
2.2.1 全球定位系统的组成
2.2.2 GPS定位原理
2.2.3 GPS定位系统误差
2.3 惯性导航系统
2.3.1 惯性导航中常用坐标系及其转换
2.3.3 惯性导航系统定位原理及解算算法
2.3.4 惯性导航系统误差
2.4 GPS/INS组合导航
2.4.1 组合导航系统的优越性
2.4.2 组合导航系统组合模式
2.4.3 组合导航系统设计模式
2.5 本章小结
第3章 GPS/INS组合导航信息融合方法
3.1 引言
3.2 卡尔曼滤波算法概述
3.2.1 卡尔曼滤波理论基础
3.2.2 卡尔曼滤波原理
3.3 GPS/INS组合导航信息融合方法设计
3.3.1 INS的误差模型
3.3.2 松组合滤波设计
3.4 组合导航信息融合方法仿真与分析
3.5 本章小结
第4章 GPS信号异常时组合导航信息融合方法
4.1 引言
4.2 神经网络算法
4.2.1 神经网络的拓扑结构
4.2.2 神经网络的学习方法
4.2.3 神经网络算法能力特点
4.3 BP神经网络算法
4.3.1 BP神经网络原理
4.3.2 BP神经网络算法的不足及改进方法
4.4 GPS信号异常时组合导航信息融合方法设计
4.4.1 GPS信号异常时系统模型
4.4.2 BP神经网络结构设计
4.4.3 BP神经网络数据处理
4.5 实验仿真结果及分析
4.6 本章小结
第5章 总结与展望
5.1 研究工作总结
5.2 今后研究展望
参考文献
攻读硕士期间研究成果及参与科研情况说明
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]卫星导航空间信号用户测距误差评估方法[J]. 王尔申,张晴,雷虹,庞涛. 电信科学. 2016(10)
[2]小型无人机多传感器组合导航系统设计与实现[J]. 周红坤. 电子科技. 2016(08)
[3]基于多传感器信息融合的机器人姿态测量系统[J]. 杨丹,刘小平,胡凌燕. 计算机工程与设计. 2016(06)
[4]基于卡尔曼滤波的航姿参考系统设计[J]. 吴涛,白茹,朱礼尧,钱正洪. 传感技术学报. 2016(04)
[5]空间高精度惯性导航的后牛顿模型[J]. 费保俊,贺珍妮,杜健. 空间科学学报. 2016(01)
[6]无人机低空施药技术发展现状与趋势[J]. 刘剑君,贾世通,杜新武,邓明俐. 农业工程. 2014(05)
[7]四旋翼飞行器中升力波动的干扰与抑制[J]. 赵常均,宫勋,白越,续志军,徐东甫,高庆嘉. 光学精密工程. 2014(09)
[8]基于仿鹰眼视觉的无人机自主空中加油[J]. 段海滨,张奇夫,邓亦敏,张祥银. 仪器仪表学报. 2014(07)
[9]中国无人机发展面临四大挑战 技术比美国差20年[J]. 经纬天地. 2014(03)
[10]神经网络在智能公交实时调度中的设计与实现[J]. 杨健兵. 软件导刊. 2014(06)
博士论文
[1]多旋翼无人机的姿态与导航信息融合算法研究[D]. 张欣.中国科学院研究生院(长春光学精密机械与物理研究所) 2015
[2]改进容积卡尔曼滤波及其导航应用研究[D]. 李秋荣.哈尔滨工程大学 2015
[3]北斗/微惯导组合导航方法研究[D]. 何晓峰.国防科学技术大学 2009
[4]基于视觉信息的微小型无人直升机地标识别与位姿估计研究[D]. 任沁源.浙江大学 2008
硕士论文
[1]基于DSP的SINS/GPS组合导航系统信息处理[D]. 王杰.长春工业大学 2016
[2]面向小型旋翼无人机的低成本组合导航算法研究[D]. 温雅丽.浙江大学 2016
[3]超长航时无人机持久组合导航系统设计[D]. 姜兰.南京理工大学 2014
[4]北斗二号抗干扰接收机关键部件的设计与实现[D]. 陈强.西安电子科技大学 2012
[5]车载组合导航系统中FPGA的设计[D]. 鲁克文.北京邮电大学 2011
[6]发电机转子绕组匝间短路故障诊断的研究[D]. 吕然.华北电力大学（北京） 2011
[7]基于GPS定位技术的工程船舶监控系统的研究与应用[D]. 薛君.武汉理工大学 2009
[8]GPS和高精度气压高度表的组合导航定位技术研究[D]. 孙健.南京航空航天大学 2008
本文编号：3207155
【文章来源】：南昌航空大学江西省
【文章页数】：69 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
第1章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 GPS/INS组合导航研究概况
1.2.1 GPS导航系统概况
1.2.2 惯性导航系统概况
1.2.3 GPS/INS组合导航研究现状
1.3 组合导航信息融合方法研究现状
1.4 论文主要工作及章节安排
第2章 GPS/INS组合导航基本理论
2.1 引言
2.2 全球定位系统
2.2.1 全球定位系统的组成
2.2.2 GPS定位原理
2.2.3 GPS定位系统误差
2.3 惯性导航系统
2.3.1 惯性导航中常用坐标系及其转换
2.3.3 惯性导航系统定位原理及解算算法
2.3.4 惯性导航系统误差
2.4 GPS/INS组合导航
2.4.1 组合导航系统的优越性
2.4.2 组合导航系统组合模式
2.4.3 组合导航系统设计模式
2.5 本章小结
第3章 GPS/INS组合导航信息融合方法
3.1 引言
3.2 卡尔曼滤波算法概述
3.2.1 卡尔曼滤波理论基础
3.2.2 卡尔曼滤波原理
3.3 GPS/INS组合导航信息融合方法设计
3.3.1 INS的误差模型
3.3.2 松组合滤波设计
3.4 组合导航信息融合方法仿真与分析
3.5 本章小结
第4章 GPS信号异常时组合导航信息融合方法
4.1 引言
4.2 神经网络算法
4.2.1 神经网络的拓扑结构
4.2.2 神经网络的学习方法
4.2.3 神经网络算法能力特点
4.3 BP神经网络算法
4.3.1 BP神经网络原理
4.3.2 BP神经网络算法的不足及改进方法
4.4 GPS信号异常时组合导航信息融合方法设计
4.4.1 GPS信号异常时系统模型
4.4.2 BP神经网络结构设计
4.4.3 BP神经网络数据处理
4.5 实验仿真结果及分析
4.6 本章小结
第5章 总结与展望
5.1 研究工作总结
5.2 今后研究展望
参考文献
攻读硕士期间研究成果及参与科研情况说明
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]卫星导航空间信号用户测距误差评估方法[J]. 王尔申,张晴,雷虹,庞涛. 电信科学. 2016(10)
[2]小型无人机多传感器组合导航系统设计与实现[J]. 周红坤. 电子科技. 2016(08)
[3]基于多传感器信息融合的机器人姿态测量系统[J]. 杨丹,刘小平,胡凌燕. 计算机工程与设计. 2016(06)
[4]基于卡尔曼滤波的航姿参考系统设计[J]. 吴涛,白茹,朱礼尧,钱正洪. 传感技术学报. 2016(04)
[5]空间高精度惯性导航的后牛顿模型[J]. 费保俊,贺珍妮,杜健. 空间科学学报. 2016(01)
[6]无人机低空施药技术发展现状与趋势[J]. 刘剑君,贾世通,杜新武,邓明俐. 农业工程. 2014(05)
[7]四旋翼飞行器中升力波动的干扰与抑制[J]. 赵常均,宫勋,白越,续志军,徐东甫,高庆嘉. 光学精密工程. 2014(09)
[8]基于仿鹰眼视觉的无人机自主空中加油[J]. 段海滨,张奇夫,邓亦敏,张祥银. 仪器仪表学报. 2014(07)
[9]中国无人机发展面临四大挑战 技术比美国差20年[J]. 经纬天地. 2014(03)
[10]神经网络在智能公交实时调度中的设计与实现[J]. 杨健兵. 软件导刊. 2014(06)
博士论文
[1]多旋翼无人机的姿态与导航信息融合算法研究[D]. 张欣.中国科学院研究生院(长春光学精密机械与物理研究所) 2015
[2]改进容积卡尔曼滤波及其导航应用研究[D]. 李秋荣.哈尔滨工程大学 2015
[3]北斗/微惯导组合导航方法研究[D]. 何晓峰.国防科学技术大学 2009
[4]基于视觉信息的微小型无人直升机地标识别与位姿估计研究[D]. 任沁源.浙江大学 2008
硕士论文
[1]基于DSP的SINS/GPS组合导航系统信息处理[D]. 王杰.长春工业大学 2016
[2]面向小型旋翼无人机的低成本组合导航算法研究[D]. 温雅丽.浙江大学 2016
[3]超长航时无人机持久组合导航系统设计[D]. 姜兰.南京理工大学 2014
[4]北斗二号抗干扰接收机关键部件的设计与实现[D]. 陈强.西安电子科技大学 2012
[5]车载组合导航系统中FPGA的设计[D]. 鲁克文.北京邮电大学 2011
[6]发电机转子绕组匝间短路故障诊断的研究[D]. 吕然.华北电力大学（北京） 2011
[7]基于GPS定位技术的工程船舶监控系统的研究与应用[D]. 薛君.武汉理工大学 2009
[8]GPS和高精度气压高度表的组合导航定位技术研究[D]. 孙健.南京航空航天大学 2008
本文编号：3207155
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/hangkongsky/3207155.html
