粒子滤波在无人机组合导航中的应用研究

发布时间：2017-09-24 15:06

  本文关键词：粒子滤波在无人机组合导航中的应用研究

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【摘要】：如何通过信息融合手段提高导航系统的精度、可靠性和效费比,一直是无人机技术的研究热点。由微型机电系统惯性测量单元(MEMS inertial measurement unit,MIMU)、环球导航的卫星体系(global navigation satellite system,GNSS)的接收机和磁强计形成之无人机导航系统,具备体量较小,造价低,可观之信息周备等优势,得到了较普遍之使用。由于这种系统的最优估计问题本质上是非线性、非高斯的,传统的组合导航算法成为了导航的精度、可靠性进一步提高的短板。如是,此文引入了一种改良的粒子滤波(PF)方式,开展了较深化之研究工作。主要内容见下,介绍了普通的Kalman滤、广义的Kalman滤波、无味的Kalman滤波以及容积Kalman滤波的原理和算法。通过将它们与粒子滤波在后验概率密度分布函数精确性方面的对比,本文明确了粒子滤波在面对非线性、非高斯局面时的优越性。研究了惯性导航的力学编排,给出了GNSS、MIMU和磁强计的测量原理,推导了MIMU、GNSS和磁强计组合导航系统的状态方程和观测方程。研究了粒子滤波难以直接应用于组合导航的原因。并据之介绍了一般性的非线性Kalman滤波与粒子滤波结合的混合估计方式,及其不足。设计了一种新的混合粒子滤波算法。该方法以系统状态转移分布作为重要性采样的依据,在重采样的过程中按照重要性重采样(SIR)淘汰退化的粒子并根据似然比和UKF滤波产生的导航参数及其协方差产生新粒子进行替换,同时保障粒子的多样性和有效性。不同于一般性的混合粒子滤波方式,新法不需通过要每枚粒子配备一个非线性Kalman滤波器来获得推荐分布,极大的削减了计算之复杂度。通过典型的非高斯、非线性条件下的数学仿真验证算法性能。
【关键词】：无人机 组合导航 粒子滤波 GNSS MIMU 磁强计
【学位授予单位】：哈尔滨工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：V249.3
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第 1章 绪论9-15
• 1.1 课题的背景与研究意义9-10
• 1.2 相应子导航之现状10-12
• 1.2.1 MIMU导航之现状10-11
• 1.2.2 GNSS导航之现状11-12
• 1.2.3 磁强计导航之现状12
• 1.3 组合导航算法的发展现状12-14
• 1.4 论文的主要研究内容14-15
• 第 2章 滤波估计理论和组合导航建模15-35
• 2.1 滤波估计理论研究15-24
• 2.1.1 几种最优估计15-16
• 2.1.2 Kalman滤波的原理16-17
• 2.1.3 扩展Kalman滤波的原理和算法17-18
• 2.1.4 无迹卡尔曼滤波的原理和算法18-20
• 2.1.5 容积卡尔曼滤波的原理和算法20-22
• 2.1.6 粒子滤波的原理、算法及其优越性22-24
• 2.2 组合导航建模24-34
• 2.2.1 坐标系和捷联惯导24-27
• 2.2.2 MIMU的基本测量原理27-28
• 2.2.3 GNSS的基本测量原理28-29
• 2.2.4 磁强计的基本测量原理29-30
• 2.2.5 组合导航模型30-33
• 2.2.6 非高斯噪声的存在33-34
• 2.3 本章小结34-35
• 第 3章 混合粒子滤波及其改进35-43
• 3.1 UPF混合粒子滤波算法35-36
• 3.2 CPF混合粒子滤波算法36-38
• 3.3 粒子有效性和多样性38-39
• 3.4 重采样方法39-40
• 3.4.1 采样重要性重采样39
• 3.4.2 残差重采样法39-40
• 3.5 改进的混合粒子滤波算法40-42
• 3.6 本章小结42-43
• 第 4章 改进的混合粒子滤波算法的对比仿真试验43-55
• 4.1 改进的混合粒子滤波算法在低维问题中的对比仿真试验43-44
• 4.2 改进的粒子滤波算法在组合导航问题中的对比仿真试验44-54
• 4.2.1 仿真试验流程44-45
• 4.2.2 无人机轨迹发生45-47
• 4.2.3 无人机MIMU捷联惯导模拟47-48
• 4.2.4 非线性组合导航过程模型和量测模型48-49
• 4.2.5 直线运动仿真试验条件及结果49-51
• 4.2.6 圆周运动仿真试验条件及结果51-54
• 4.3 本章小结54-55
• 结论55-56
• 参考文献56-59
• 攻读学位期间发表的学术论文及其它成果59-61
• 致谢61-62
• 个人简历62

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本文编号：912065