低成本GPS/INS无缝组合导航误差抑制技术研究

发布时间：2024-09-28 19:34

　　近年来,GPS/INS组合导航系统因其良好的互补特性在各无人平台上得到广泛应用,低成本的组合导航技术成为目前组合导航系统的重要发展方向。基于低成本的GPS/INS组合导航系统具有特定优势,符合未来无人驾驶运载体的需求。同时,结合传感器数据分析技术与现代数据融合技术,可以实现自主的、无缝的、高精度组合导航系统。然而,低成本的惯性测量单元输出噪声与随机游走较大,得到的导航结果含有较大误差。因此,研究低成本的GPS/INS组合导航系统的误差来源与误差抑制技术,是未来组合导航技术的发展方向之一。本文研究了基于低成本GPS/INS无缝组合导航误差抑制技术,分别从低成本GPS/INS无缝组合导航系统误差分析与建模、基于模糊间隔阈值的经验模态分解(EMD)陀螺消噪方法、基于自适应互补滤波的姿态估计方法以及基于改进的径向基神经网络的组合导航信息融合方法四个方面进行了相关研究。具体的研究方法和创新性为:1、针对本文采用的低成本惯性器件,一方面,对组合导航系统模型进行简化,并确定了该组合导航系统的基本框架,另一方面,分析了该系统的主要误差源,确定了误差抑制方案。2、提出了基于模糊间隔阈值的EMD陀螺消噪方法...

【文章页数】：68 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
    1.1 研究背景与意义
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 国外研究现状
        1.2.2 国内研究现状
    1.3 论文主要研究内容及结构
        1.3.1 主要研究内容
        1.3.2 论文组织结构
2 无缝组合导航系统建模与误差分析
    2.1 组合导航系统基本框架
    2.2 GPS/INS导航系统建模
        2.2.1 姿态误差模型
        2.2.2 速度误差模型
        2.2.3 位置误差模型
        2.2.4 组合导航系统模型整理
    2.3 组合导航系统误差源分析
        2.3.1 卫导子系统误差分析
        2.3.2 惯导子系统误差分析
        2.3.3 数据融合方法误差分析
        2.3.4 误差源整理
    2.4 小结
3 基于模糊间隔阈值的EMD陀螺消噪方法
    3.1 EMD信号分解方法
    3.2 IMF的分类方法
    3.3 模糊阈值消噪方法
    3.4 小结
4 基于自适应互补滤波的姿态估计方法
    4.1 姿态更新原理
    4.2 互补滤波观测器
    4.3 自适应互补滤波观测器
    4.4 小结
5 基于改进径向基神经网络的系统误差抑制方法
    5.1 自适应卡尔曼滤波算法
    5.2 改进的RBF神经网络算法
        5.2.1 RBF神经网络基本原理
        5.2.2 自适应量子粒子群算法
        5.2.3 改进的RBF神经网络
    5.3 GPS/INS组合导航系统融合方案
        5.3.1 神经网络训练模型
        5.3.2 系统训练部分
        5.3.3 系统预测部分
    5.4 小结
6 仿真、测试与分析
    6.1 陀螺消噪方法验证
        6.1.1 仿真信号消噪方法验证
        6.1.2 转台陀螺仪消噪测试
        6.1.3 Allan方差分析
    6.2 自适应互补滤波姿态估计方法验证
        6.2.1转台姿态估计实验
        6.2.2车载环境姿态估计实验
    6.3 基于改进径向基神经网络的系统误差抑制方法验证
        6.3.1 实验设备与条件
        6.3.2 不同算法对比分析结果
        6.3.3 RBF训练模型对比
    6.4 小结
结论
致谢
参考文献
攻读学位期间的研究成果



本文编号：4006251