导读:本文包含了紧组合系统论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:GNSS,SINS,重定位,捕获算法,快速帧同步
紧组合系统论文文献综述
陈克振,马明静,李俊[1]（2019）在《GNSS/SINS超紧组合导航系统中的快速重定位技术》一文中研究指出在高动态、弱信号等工作环境下,载体在飞行过程中可能面临GNSS信号失锁等情况,从而使超紧组合导航系统无法正常工作。为改善组合导航系统性能,本文在一般的惯性信息辅助捕获算法基础上,设计了一种基于IMU辅助的多通道快速捕获算法,同时针对信号捕获后组合导航系统基带信号处理时间过长的问题,在多通道辅助捕获的基础上增加了惯性信息辅助快速帧同步,从而实现信号失锁后的快速重定位。最后通过半实物仿真试验对算法的有效性进行验证,结果表明基于IMU辅助的多通道捕获及快速帧同步算法对重定位时间有较大改善。(本文来源于《中国科技信息》期刊2019年11期）
田甜[2]（2019）在《基于自适应UKF的SINS/GPS紧组合导航系统的应用研究》一文中研究指出由于时代的不断进步,尤其是随着5G通信技术应用的到来,新一代无人驾驶技术将会释放出巨大活力,导航定位技术成为无人驾驶技术领域内的热点话题。本文以无人驾驶中的导航定位技术为课题背景,重点研究了基于自适应无迹卡尔曼滤波器的SINS/GPS紧组合导航系统。为了避免单一导航系统中在复杂交通环境中出现导航定位精度不高的问题,由GPS全球定位系统辅助捷联惯导系统(SINS),并将二者的导航信息通过卡尔曼滤波器进行信息滤波与融合。首先介绍了每个导航子系统的结构,重点对SINS静基座初始对准与GPS的伪距定位法进行了研究。通过确定SINS系统姿态矩阵的初始值,利用四元数法解算SINS的力学编排方程得到平台误差角、速度和位置的初始值。针对卡尔曼滤波器的随时间积累出现滤波发散和基于位置、速度误差的松组合方案滤波精度不高的问题,本文设计了基于伪距和伪距率的SINS/GPS紧组合导航系统。首先确定组合导航系统误差的来源,分别建立SINS和GPS的数学模型,然后基于伪距和伪距率将导航子系统的状态方程和量测方程合并成紧组合导航系统的状态方程和量测方程,并完成离散化。针对组合导航系统的误差模型一般为非线性的问题,本文首先对非线性扩展卡尔曼滤波(EKF)的工作原理与滤波过程进行了简单介绍,分析EKF中存在的应用局限性,研究了基于UT变换和最小偏度单形σ点集采样策略的无迹卡尔曼滤波(UKF)。其次,为了提高最小偏度单形σ点集采样策略的采样精度,设计了一种基于比例调节因子的自适应UKF滤波融合算法。仿真实验结果表明:对于SINS/GPS紧组合导航系统,基于比例调节因子的自适应UKF相比基于定因子常规UT变换的UKF误差输出曲线更平滑,避免了非局部效应的影响,实现滤波精度的提高,具有良好的控制性能、跟踪能力和容错性能。(本文来源于《青岛科技大学》期刊2019-04-20）
刘军,刘克诚,田甜,崔学伟[3]（2019）在《基于自适应卡尔曼滤波算法的紧组合导航系统的研究》一文中研究指出为了提高子滤波器滤波精度和优化信息融合算法,提出一种基于在线调节因子的自适应卡尔曼滤波算法。首先讨论采用卡尔曼滤波技术的理论依据,设计SINS/GPS紧组合导航系统。提出改进的自适应卡尔曼滤波算法,该方法通过构造自适应参数因子,并利用量测噪声协方差阵与自适应参数的比值实现在线修正量测噪声协方差阵。通过MATLAB仿真,与传统基于标准卡尔曼滤波算法的紧组合导航系统相比,其各向位置误差和速度误差均得到明显降低,从而达到提高组合导航定位精度和优化信息融合算法的目的。(本文来源于《电子测量技术》期刊2019年05期）
管春洋,刘洋,何伟,郭玉胜[4]（2018）在《惯性卫星紧组合导航系统自主完好性算法研究》一文中研究指出为保证组合导航系统运行的可靠性和输出导航参数的准确性,结合组合导航系统的自主完好性检测的基本算法,基于气压高度辅助下的卫星导航接收机最小二乘检测法和组合导航卡尔曼卡方检验法,提出了一种能够识别突变故障和缓变故障的组合导航系统自主完好性检测的算法,充分利用导航系统中高精度惯导系统的导航信息,实现了组合导航系统的自主完好性检测算法,提高了组合导航系统在复杂环境下的导航信息可靠性。(本文来源于《导航定位与授时》期刊2018年06期）
胡杰,石潇竹[5]（2018）在《载波相位平滑伪距在GPS/SINS紧组合导航系统中的应用》一文中研究指出针对GPS/SINS紧组合导航系统中伪距噪声大从而引起组合导航系统精度低的问题,提出了将载波相位平滑伪距方法引入到组合导航系统中,利用具有较高精度的载波相位对低精度伪距进行平滑滤波,在建立观测方程的同时,为了减小Kalman滤波器计算量,选用最佳4颗卫星的伪距与伪距率作为观测值,并提出了一种四面体选星法,该方法不需要进行矩阵求逆运算,减小了运算量。利用光纤陀螺捷联惯导系统与GPS接收机搭建了实验验证系统,通过车载实验对所提出的方法进行了验证,实验结果表明,经过载波相位平滑后的伪距噪声得到了降低,从而能够进一步提高GPS/SINS组合导航系统的定位精度,其位置误差均方根值相比无载波相位平滑减小近40%。(本文来源于《导航定位与授时》期刊2018年05期）
李智强,王青江[6]（2018）在《GPS/BDS/INS紧组合测量系统实现以及性能分析》一文中研究指出推导了GPS/BDS/SINS紧组合Kalman滤波模型,并且使用C语言编制了相应的紧组合程序,通过跑车试验验证算法的可靠性。跑车结果表明GPS/BDS/INS紧组合能够增加可观测卫星的数量,并且能够有效改善单系统的观测精度。跑车实测结果表明GPS/BDS/INS紧组合的结果在北东天3个方向的RMS为2. 7,2. 1,2. 1 m,试验结果验证了算法的正确性。(本文来源于《石家庄铁道大学学报(自然科学版)》期刊2018年03期）
赵正扬,汤新华,陈熙源[7]（2018）在《车载低成本GNSS/SINS紧组合导航系统设计》一文中研究指出针对GNSS/INS松组合导航系统在可见星数少于4颗的情况下无法正常工作的问题,设计了基于ARM的车载低成本GNSS/SINS紧组合导航系统。以AM3354为电路核心处理器,集成了惯性IMU MPU-9150和卫星接收模块NV08C-CSM。通过I2C和UART接口完成数据采集,送入导航解算后经由SD卡和UART实现数据的保存与上传。系统算法采用离散扩展卡尔曼滤波进行紧组合的数据融合,在没有足够的卫星来计算独立GNSS参数时,也能够将卫星信号输入组合系统并辅助SINS。为验证系统可行性进行了实测跑车实验。结果表明,所设计的紧组合导航系统精度满足车载应用,较松组合算法表现出了更高的精度和稳定性。(本文来源于《测控技术》期刊2018年09期）
殷德全,熊智,杨菁华,闵艳玲[8]（2018）在《SINS/BD紧组合导航系统故障检测算法研究与实现》一文中研究指出由于惯性导航系统和卫星导航系统具有良好的互补性与北斗导航系统的迅速发展,惯性/卫星紧组合导航系统得到广泛应用。但卫星导航系统的时变、易受干扰等特性,极易污染整个组合导航系统。因此,研究了一种新型的惯性/北斗紧组合导航系统的故障检测算法,在传统的卡方故障检测算法基础上,利用新息动态变化特性来识别故障星,并对故障星进行隔离,从而保证整个导航系统的稳定性与精度。最后基于嵌入式PC104平台,利用Qt Creator软件开发了多线程惯性/北斗紧组合导航系统,对所研究的算法进行了可靠验证。实验结果表明,所研究的故障检测算法能够有效地检测出卫星信号故障,能及时剔除故障星,大大降低了漏检、错检的概率,提高了整个导航系统的可靠性与精度。(本文来源于《导航与控制》期刊2018年04期）
李伟,刘雷,郭肖晓[9]（2018）在《一种改进的超紧组合系统矢量跟踪算法》一文中研究指出针对惯性/卫星超紧组合导航系统中,常规矢量跟踪技术因跟踪精度低导致无法跟踪载波相位且测速精度差的问题,提出一种改进的矢量跟踪算法。建立非相干式预滤波器模型,利用载噪比估计值自适应调整滤波增益,并利用预滤波器和组合导航滤波器级联构成超紧组合滤波器,实现对载波及码频率、相位的矢量跟踪。实验结果表明所提出的矢量跟踪算法能够有效消除常规矢量跟踪方案存在的载波相位残差,并提高测速精度、缩短测速周期。(本文来源于《2018惯性技术发展动态发展方向研讨会文集》期刊2018-06-28）
孟秀云,王语嫣[10]（2018）在《一种SINS/GPS紧组合导航系统的改进自适应扩展卡尔曼滤波算法》一文中研究指出针对自适应扩展卡尔曼滤波算法中系统噪声协方差矩阵与量测噪声协方差矩阵不能同时被估计的问题,提出了一种改进的自适应扩展卡尔曼滤波算法.该算法基于残差,主要对滤波算法中的自适应估计器进行改进,改进后可以实时估计系统噪声.基于该算法,设计了新的滤波器并应用在SINS/GPS紧组合导航系统上,可随着系统中噪声的变化而自动地调节协方差矩阵.最后,分别用扩展卡尔曼滤波和改进的自适应扩展卡尔曼滤波对SINS/GPS紧组合模型进行仿真,结果表明改进的自适应的扩展卡尔曼滤波比扩展卡尔曼滤波的定位误差与测速误差更小,滤波的稳定性更好.(本文来源于《北京理工大学学报》期刊2018年06期）
紧组合系统论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
由于时代的不断进步,尤其是随着5G通信技术应用的到来,新一代无人驾驶技术将会释放出巨大活力,导航定位技术成为无人驾驶技术领域内的热点话题。本文以无人驾驶中的导航定位技术为课题背景,重点研究了基于自适应无迹卡尔曼滤波器的SINS/GPS紧组合导航系统。为了避免单一导航系统中在复杂交通环境中出现导航定位精度不高的问题,由GPS全球定位系统辅助捷联惯导系统(SINS),并将二者的导航信息通过卡尔曼滤波器进行信息滤波与融合。首先介绍了每个导航子系统的结构,重点对SINS静基座初始对准与GPS的伪距定位法进行了研究。通过确定SINS系统姿态矩阵的初始值,利用四元数法解算SINS的力学编排方程得到平台误差角、速度和位置的初始值。针对卡尔曼滤波器的随时间积累出现滤波发散和基于位置、速度误差的松组合方案滤波精度不高的问题,本文设计了基于伪距和伪距率的SINS/GPS紧组合导航系统。首先确定组合导航系统误差的来源,分别建立SINS和GPS的数学模型,然后基于伪距和伪距率将导航子系统的状态方程和量测方程合并成紧组合导航系统的状态方程和量测方程,并完成离散化。针对组合导航系统的误差模型一般为非线性的问题,本文首先对非线性扩展卡尔曼滤波(EKF)的工作原理与滤波过程进行了简单介绍,分析EKF中存在的应用局限性,研究了基于UT变换和最小偏度单形σ点集采样策略的无迹卡尔曼滤波(UKF)。其次,为了提高最小偏度单形σ点集采样策略的采样精度,设计了一种基于比例调节因子的自适应UKF滤波融合算法。仿真实验结果表明:对于SINS/GPS紧组合导航系统,基于比例调节因子的自适应UKF相比基于定因子常规UT变换的UKF误差输出曲线更平滑,避免了非局部效应的影响,实现滤波精度的提高,具有良好的控制性能、跟踪能力和容错性能。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
紧组合系统论文参考文献
[1].陈克振,马明静,李俊.GNSS/SINS超紧组合导航系统中的快速重定位技术[J].中国科技信息.2019
[2].田甜.基于自适应UKF的SINS/GPS紧组合导航系统的应用研究[D].青岛科技大学.2019
[3].刘军,刘克诚,田甜,崔学伟.基于自适应卡尔曼滤波算法的紧组合导航系统的研究[J].电子测量技术.2019
[4].管春洋,刘洋,何伟,郭玉胜.惯性卫星紧组合导航系统自主完好性算法研究[J].导航定位与授时.2018
[5].胡杰,石潇竹.载波相位平滑伪距在GPS/SINS紧组合导航系统中的应用[J].导航定位与授时.2018
[6].李智强,王青江.GPS/BDS/INS紧组合测量系统实现以及性能分析[J].石家庄铁道大学学报(自然科学版).2018
[7].赵正扬,汤新华,陈熙源.车载低成本GNSS/SINS紧组合导航系统设计[J].测控技术.2018
[8].殷德全,熊智,杨菁华,闵艳玲.SINS/BD紧组合导航系统故障检测算法研究与实现[J].导航与控制.2018
[9].李伟,刘雷,郭肖晓.一种改进的超紧组合系统矢量跟踪算法[C].2018惯性技术发展动态发展方向研讨会文集.2018
[10].孟秀云,王语嫣.一种SINS/GPS紧组合导航系统的改进自适应扩展卡尔曼滤波算法[J].北京理工大学学报.2018