导读:本文包含了惯性的扩展卡尔曼滤波论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:室内惯性导航,行走航迹推算,自适应扩展卡尔曼滤波,神经网络
惯性的扩展卡尔曼滤波论文文献综述
沈晔星[1]（2018）在《基于自适应扩展卡尔曼滤波的室内惯性导航系统设计与实现》一文中研究指出随着生活水平的迅速提高与科学技术的飞速发展,人们日常生活中对定位导航服务的需求越来越大,然而在商场、地下车库等大型室内场所,由于卫星信号微弱,无法使用GPS进行实时导航。为弥补GPS在室内导航中的缺陷,人们通常选用微机电系统的惯性传感器进行室内惯性导航定位,作为GPS导航的替代。但由于室内环境具有其独特的复杂性与多变性,可穿戴设备使用者个体差异明显,通常室内惯性导航定位算法在遇到较强外界干扰的情况下,会出现一个或多个传感器测量误差的情况,从而导致整体系统定位导航精度的下滑。因此,能否通过自适应手段判断传感器是否遇到干扰,并降低传感器测量误差所导致的航迹误差,对室内惯性导航系统来说起着至关重要的作用。本文对基于自适应扩展卡尔曼滤波的室内惯性导航系统进行了设计、分析与实现。在通常情况下,由于系统对外界环境缺乏一定的信息量,进行扩展卡尔曼滤波数据融合时,一般使用固定的过程噪声与观测噪声,在这种情况下很容易出现由于传感器数据误差导致的精度损失。本文通过对扩展卡尔曼滤波中的过程数据进行分析,从行进步长与行进方向两个方面分别进行误差分析并建模,使用神经网络算法对扩展卡尔曼滤波噪声模型进行参数训练,以求自适应达到针对不同个体得出其最优模型参数的目的,从而降低由个体差异与外界环境干扰对模型准确性的影响,达到提高定位导航系统的导航精度与抗干扰性的效果。在系统的结构设计中,采用了嵌入式端-上位机-服务器的结构框架,在降低了嵌入式端功耗与设计复杂度的情况下,提高了整个系统的可扩展性。在实际测试中,整个导航系统的平均误差每100米误差小于2米,在受到外界环境干扰的情况下,跟踪轨迹受干扰程度降低30%-50%,系统导航实时性达到近实时效果,因此可认为该系统已达到设计预期。本文实现了基于自适应扩展卡尔曼滤波的室内惯性导航系统,该系统在功能和性能上均满足设计要求和指标,可实现对室内行人行走进行动态轨迹追踪,其研究成果对应用室内惯性导航技术的系统有一定的工程实用价值。(本文来源于《东南大学》期刊2018-05-21）
王琪,汪立新,秦伟伟,沈强[2]（2017）在《基于双回路扩展卡尔曼滤波的惯性平台连续自标定》一文中研究指出为解决传统的惯性平台连续自标定中,由于系统非线性强、状态向量维数大引起的滤波收敛速度慢、对滤波初始条件敏感等问题,研究了一种双回路扩展卡尔曼滤波方法。首先给出了平台连续自标定的误差模型;然后根据加速度计误差与导航误差之间的关系,对加速度计输出进行预滤波得到加速度计输出误差;同时通过分析陀螺仪误差在平台连续自标定过程中的传播特性,将耦合在加速度计输出误差中的陀螺仪误差解耦;最后以陀螺仪误差和加速度计输出为观测量,建立了陀螺仪和加速度计的扩展卡尔曼滤波方程,分别对陀螺仪和加速度计误差系数进行标定,实现双回路扩展卡尔曼滤波。仿真结果表明,该方法能够在900 s内以低于0.05%的相对误差标定出所有的平台误差系数,并且对滤波初始条件不敏感,可以有效地扩展连续自标定方法的实际应用。(本文来源于《宇航学报》期刊2017年06期）
高祎轩[3]（2014）在《基于扩展卡尔曼滤波的10-DOF惯性测量单元》一文中研究指出随着经济的高速发展,陆地资源即将消耗殆尽,人们逐渐将资源开发的重心转向海洋,由于海洋环境复杂,突发状况较多,因此海洋开发技术较陆地上难度更大。其中,水下系统的惯性导航技术是核心内容之一,而姿态检测技术是惯性导航的重要组成部分。其应用范围已由原来的航空航天和军事领域,扩展到机器人、海洋探测乃至汽车、消费类电子产品等多个方面。本文提出了一种体积小巧、功耗低、实时性能好的用于姿态检测的惯性测量单元系统,主要由基于MEMS(微电子机械系统)技术的叁轴陀螺仪、叁轴加速度计、叁轴磁力计、温度传感器以及高速微控制器及其外围电路组成硬件平台,软件平台核心是高精度传感器数据融合姿态解算算法。系统对外接口为RS232。通过连接PC中的上位机软件,操作人员可以直观的看到设备的3D姿态信息,由此来控制设备。本文由惯性传感器和微控制器的选取与分析、系统硬件平台的设计与搭建、嵌入式软件和上位机软件的编写、传感器数据融合算法的分析与比较、系统测试五个部分组成。其中第1章绪论主要阐述了惯性导航技术的现状和发展趋势,提出了本文的理论价值与实践意义,以及主要的研究内容。第2章姿态检测的原理主要分为姿态的表达方式和数据融合算法,分别讨论了欧拉角、旋转矩阵、四元数的相关原理和优缺点,以及几种惯性器件数据融合姿态检测方法各自的优缺点。第3章至第5章就系统设计展开讨论,确定了以MEMS传感器和STM32F303VCT6为核心的硬件平台。传感器数据融合算法选取了卡尔曼滤波算法,并针对嵌入式这一硬件平台加以改进,提高了实时性。PC中的上位机在VS2012平台下进行开发,通过OpenGL图形接口实现设备姿态的3D实时显示。第6章主要对系统动静态性能进行了测试,包括探究相关参数对系统性能的影响,利用叁轴无磁转动平台记录姿态角度实际值,并与10-DOF惯性测量单元显示的角度作比较。(本文来源于《杭州电子科技大学》期刊2014-12-01）
惯性的扩展卡尔曼滤波论文开题报告
（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：
为解决传统的惯性平台连续自标定中,由于系统非线性强、状态向量维数大引起的滤波收敛速度慢、对滤波初始条件敏感等问题,研究了一种双回路扩展卡尔曼滤波方法。首先给出了平台连续自标定的误差模型;然后根据加速度计误差与导航误差之间的关系,对加速度计输出进行预滤波得到加速度计输出误差;同时通过分析陀螺仪误差在平台连续自标定过程中的传播特性,将耦合在加速度计输出误差中的陀螺仪误差解耦;最后以陀螺仪误差和加速度计输出为观测量,建立了陀螺仪和加速度计的扩展卡尔曼滤波方程,分别对陀螺仪和加速度计误差系数进行标定,实现双回路扩展卡尔曼滤波。仿真结果表明,该方法能够在900 s内以低于0.05%的相对误差标定出所有的平台误差系数,并且对滤波初始条件不敏感,可以有效地扩展连续自标定方法的实际应用。
（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。
惯性的扩展卡尔曼滤波论文参考文献
[1].沈晔星.基于自适应扩展卡尔曼滤波的室内惯性导航系统设计与实现[D].东南大学.2018
[2].王琪,汪立新,秦伟伟,沈强.基于双回路扩展卡尔曼滤波的惯性平台连续自标定[J].宇航学报.2017
[3].高祎轩.基于扩展卡尔曼滤波的10-DOF惯性测量单元[D].杭州电子科技大学.2014
标签：室内惯性导航; 行走航迹推算; 自适应扩展卡尔曼滤波; 神经网络;