基于捷联惯性导航车辆初始对准技术研究

发布时间：2017-10-22 17:32

  本文关键词：基于捷联惯性导航车辆初始对准技术研究

  更多相关文章： SINS初始对准 UKF滤波 大方位失准角 滤波模型

【摘要】：初始对准是捷联惯导系统(SINS)开始导航前必须完成的一项关键技术,对准精度影响着整个系统导航精度,近几年,对准技术一直是惯性领域的一个重要发展技术。车载初始对准就是确定车辆导航初始时刻的姿态矩阵。当车辆在行驶过程中因受到外界干扰引起车体产生摆动状态、车载导航误差累积到一定程度或者软件运行出错等需要重新进行初始对准。对准时,可以考虑采用GPS、多普勒计程仪等外界设备,通过滤波算法技术,实现车载在行驶过程中的对准。初始对准的目的是尽可能快速、精确地建立初始时刻数学平台,对准技术也是国内外在导航领域的一个研究重点与难点。本文从车载SINS初始对准实际需求出发,首先对SINS常用坐标系分类和方向余弦矩阵的求解构造过程作了介绍。阐述了初始对准过程,建立对准误差模型,讲解了SINS对准过程中以欧拉角表示的误差传播方程。其次,对静基座初始对准误差进行分析,研究粗对准过程中六种不同解析式法和惯性系法构造的捷联转换矩阵,对比分析得出各方法应用的环境条件,针对车载粗对准环境采用惯性系粗对准法更符合实际应用。依据滤波算法和精对准原理,论述了KF和PF滤波在对准中的应用,指出了各自的优势与不足。最后,对大方位失准角下车载对准模型和UKF滤波算法展开研究,为提高初始对准精度,将强跟踪滤波思想与UKF结合,引入渐消因子实时预测协方差阵,并由当前系统状态的估计值,构造采样点,进行UT变换。为验证优化算法的可行性,通过搭建初始对准仿真环境,实现粗对准和精对准滤波算法仿真。多次仿真,总结出降低滤波维数,多种滤波混合使用可提高对准性能。仿真结果表明,改进优化后的UKF滤波算法在处理车载大方位初始对准时,使稳态精度误差达到0.07?,对准精度和对准时间两者均有改善。
【关键词】：SINS初始对准 UKF滤波 大方位失准角 滤波模型
【学位授予单位】：沈阳工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U463.6
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-10
• 第1章 绪论10-15
• 1.1 课题来源背景及意义10
• 1.2 国内外研究状况10-13
• 1.2.1 国外研究状况10-12
• 1.2.2 国内研究状况12-13
• 1.3 目前存在的主要问题13
• 1.4 论文内容与结构13-15
• 1.4.1 论文的主要工作13
• 1.4.2 论文结构安排13-15
• 第2章 SINS初始对准基础理论15-27
• 2.1 定义坐标系及其转换关系15-18
• 2.1.1 常见参考坐标系15-16
• 2.1.2 坐标变换矩阵16-18
• 2.2 SINS初始对准18-21
• 2.2.1 初始对准分类与对准过程19-20
• 2.2.2 初始对准中常见问题20-21
• 2.2.3 初始对准误差状态估计与补偿21
• 2.3 SINS误差源与对准要求21-22
• 2.3.1 误差源21-22
• 2.3.2 对准要求22
• 2.4 对准过程中误差方程22-26
• 2.4.1 经典微分方程组22-23
• 2.4.2 欧拉平台误差角23-24
• 2.4.3 初始对准过程中误差方程24-26
• 2.5 本章小结26-27
• 第3章 SINS车辆初始对准方法研究27-45
• 3.1 静基座粗对准27-31
• 3.1.1 粗对准原理27-28
• 3.1.2 粗对准方法28-29
• 3.1.3 粗对准误差模型与分析29-31
• 3.2 微幅振动下粗对准31-33
• 3.3 精对准33-35
• 3.4 精对准滤波方法35-39
• 3.4.1 卡尔曼滤波35-37
• 3.4.2 粒子滤波37-39
• 3.5 大方位失准角下误差模型39-41
• 3.5.1 大方位失准角下SINS误差模型39-40
• 3.5.2 车载SINS算法与误差模型40-41
• 3.6 大方位下UKF滤波算法41-44
• 3.6.1 UKF滤波41
• 3.6.2 算法优化41-44
• 3.7 本章小结44-45
• 第4章 车辆初始对准方法与实现45-62
• 4.1 初始对准软件系统设计45-51
• 4.1.1 仿真环境的组成45-46
• 4.1.2 车载运动模拟器46-47
• 4.1.3 模拟IMU输出47-48
• 4.1.4 车载导航算法实现48-49
• 4.1.5 滤波算法实现49-51
• 4.2 仿真51-61
• 4.2.1 粗对准仿真51-53
• 4.2.2 精对准KF和PF仿真53-55
• 4.2.3 优化算法仿真55-61
• 4.3 本章小结61-62
• 第5章 结论62-63
• 参考文献63-66
• 在学研究成果66-67
• 致谢67

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本文编号：1079392