GNSS/MEMS INS深组合导航及其完好性监测
发布时间：2023-10-08 19:50
诸多现代高科技产品与应用,如自动驾驶汽车、无人机等,都需要高精度、高可靠的导航。具有很强互补特性的全球导航卫星系统(GNSS,Global Navigation Satellite System)和惯性导航系统(INS,Inertial Navigation System)的深度组合有助于满足此类需求。随着微机电系统(MEMS,Micro-Electro-Mechanical System)技术的快速发展及其应用的广泛普及,越来越多的导航设备基于MEMS IMU(Inertial Measurement Unit)来实现INS。GNSS与基于MEMS IMU的INS(MEMS INS)的深组合导航在军用和民用导航系统中具有很大的应用前景。组合导航涉及用数据融合算法对多源导航数据进行融合,以得到比单一系统更优的导航结果。对于包含多种导航数据源的组合导航系统,为了提高系统的容错性和减小系统的计算量等,可以采用分布式数据融合算法对多源导航数据进行融合。精度和保守性是数据融合算法的两个重要性能指标。本文分析了CI(Covariance Intersection)、CC(Convex Combi...
【文章页数】：178 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
1.1 论文的研究背景
1.2 多传感器数据融合国内、外研究现状
1.2.1 状态估计
1.2.2 状态融合
1.3 GNSS/MEMS INS深组合导航国内、外研究现状
1.3.1 GNSS信号跟踪
1.3.2 GNSS/MEMS INS深组合导航
1.4 GNSS/MEMS INS深组合导航完好性监测国内、外研究现状
1.4.1 RAIM算法
1.4.2 GNSS/MEMS INS深组合导航完好性监测
1.5 论文研究的目的和意义
1.6 论文的研究内容和结构
第2章 分布式多传感器数据融合
2.1 集中式数据融合算法
2.2 分布式数据融合算法
2.2.1 最优分布式数据融合算法
2.2.2 加权分布式数据融合算法
2.3 CI、CC、LE、EI融合算法分析
2.3.1 原理关联性分析
2.3.2 保守性证明
2.3.3 性能比较
2.4 PLE数据融合算法
2.4.1 算法介绍
2.4.2 性能分析
2.5 本章小结
第3章 GNSS/MEMS INS深组合导航
3.1 GNSS常用跟踪结构
3.1.1 标量跟踪通道结构
3.1.2 标量跟踪环路特性
3.1.3 矢量跟踪码环
3.2 GNSS矢量跟踪设计
3.2.1 基于相干积分的集中式跟踪环路
3.2.2 基于相干积分的联邦式跟踪环路
3.2.3 基于鉴相器的集中式跟踪环路
3.2.4 基于鉴相器的联邦式跟踪环路
3.3 GNSS/MEMS INS深组合导航
3.3.1 INS导航
3.3.2 GNSS/INS深组合导航
3.3.3 基于卫星信号非连续跟踪的GNSS/MEMS INS深组合导航
3.4 本章小结
第4章 GNSS/MEMS INS深组合导航完好性监测
4.1 基于WLS的 GNSS定位完好性监测
4.1.1 故障检测
4.1.2 保护水平计算
4.2 基于双卡方分布的保护水平计算方法
4.2.1 单星故障情形
4.2.2 多星故障情形
4.3 GNSS/MEMS INS深组合导航完好性监测
4.3.1 故障检测
4.3.2 保护水平计算
4.4 本章小结
第5章 GNSS/MEMS INS深组合导航及其完好性监测的验证与分析
5.1 基于软件接收机的GNSS/INS深组合导航系统设计
5.1.1 GNSS/INS深组合导航系统结构
5.1.2 GNSS数据与IMU数据的对齐方法
5.2 GNSS/MEMS INS深组合导航及其完好性监测的仿真分析
5.2.1 高动态场景下的GNSS/MEMS INS深组合导航
5.2.2 基于卫星信号非连续跟踪的GNSS/MEMS INS深组合导航
5.2.3 GNSS/MEMS INS深组合导航完好性监测
5.3 GNSS/MEMS INS深组合导航的车载实验
5.4 本章小结
第6章 总结与展望
6.1 主要工作总结
6.2 后续研究展望
附录A 二次项限制下的极值问题求解方法
附录B 缩略语表
参考文献
攻读博士学位期间已发表或录用的论文
攻读博士学位期间已申请的专利
攻读博士学位期间参与的科研项目
攻读博士学位期间参与的国际交流
致谢
本文编号：3852676
【文章页数】：178 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
1.1 论文的研究背景
1.2 多传感器数据融合国内、外研究现状
1.2.1 状态估计
1.2.2 状态融合
1.3 GNSS/MEMS INS深组合导航国内、外研究现状
1.3.1 GNSS信号跟踪
1.3.2 GNSS/MEMS INS深组合导航
1.4 GNSS/MEMS INS深组合导航完好性监测国内、外研究现状
1.4.1 RAIM算法
1.4.2 GNSS/MEMS INS深组合导航完好性监测
1.5 论文研究的目的和意义
1.6 论文的研究内容和结构
第2章 分布式多传感器数据融合
2.1 集中式数据融合算法
2.2 分布式数据融合算法
2.2.1 最优分布式数据融合算法
2.2.2 加权分布式数据融合算法
2.3 CI、CC、LE、EI融合算法分析
2.3.1 原理关联性分析
2.3.2 保守性证明
2.3.3 性能比较
2.4 PLE数据融合算法
2.4.1 算法介绍
2.4.2 性能分析
2.5 本章小结
第3章 GNSS/MEMS INS深组合导航
3.1 GNSS常用跟踪结构
3.1.1 标量跟踪通道结构
3.1.2 标量跟踪环路特性
3.1.3 矢量跟踪码环
3.2 GNSS矢量跟踪设计
3.2.1 基于相干积分的集中式跟踪环路
3.2.2 基于相干积分的联邦式跟踪环路
3.2.3 基于鉴相器的集中式跟踪环路
3.2.4 基于鉴相器的联邦式跟踪环路
3.3 GNSS/MEMS INS深组合导航
3.3.1 INS导航
3.3.2 GNSS/INS深组合导航
3.3.3 基于卫星信号非连续跟踪的GNSS/MEMS INS深组合导航
3.4 本章小结
第4章 GNSS/MEMS INS深组合导航完好性监测
4.1 基于WLS的 GNSS定位完好性监测
4.1.1 故障检测
4.1.2 保护水平计算
4.2 基于双卡方分布的保护水平计算方法
4.2.1 单星故障情形
4.2.2 多星故障情形
4.3 GNSS/MEMS INS深组合导航完好性监测
4.3.1 故障检测
4.3.2 保护水平计算
4.4 本章小结
第5章 GNSS/MEMS INS深组合导航及其完好性监测的验证与分析
5.1 基于软件接收机的GNSS/INS深组合导航系统设计
5.1.1 GNSS/INS深组合导航系统结构
5.1.2 GNSS数据与IMU数据的对齐方法
5.2 GNSS/MEMS INS深组合导航及其完好性监测的仿真分析
5.2.1 高动态场景下的GNSS/MEMS INS深组合导航
5.2.2 基于卫星信号非连续跟踪的GNSS/MEMS INS深组合导航
5.2.3 GNSS/MEMS INS深组合导航完好性监测
5.3 GNSS/MEMS INS深组合导航的车载实验
5.4 本章小结
第6章 总结与展望
6.1 主要工作总结
6.2 后续研究展望
附录A 二次项限制下的极值问题求解方法
附录B 缩略语表
参考文献
攻读博士学位期间已发表或录用的论文
攻读博士学位期间已申请的专利
攻读博士学位期间参与的科研项目
攻读博士学位期间参与的国际交流
致谢
本文编号：3852676
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