导读:本文包含了组合初始对准论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:GPS,BDS,INS,组合导航
组合初始对准论文文献综述
宁一鹏[1]（2019）在《GNSS/INS组合导航系统初始对准及其故障修复研究》一文中研究指出全球卫星导航系统可在无遮蔽环境中为用户提供高精度、低频率的导航定位服务,但在复杂环境中,GNSS信号易被遮挡或干扰。惯性导航系统经过初始化后,能够独立自主提供高频率、连续的位置、速度和姿态信息。通过二者合理结合,能够在遮蔽或半遮蔽环境中为用户提供连续且可靠的导航解。本文重点研究GNSS/INS组合导航系统初始化及其故障修复方法,内容涵盖高精度惯导快速自对准技术、大失准角故障处理、磁力计辅助MEMS IMU抗差自适应姿态融合、神经网络辅助GNSS/INS组合导航系统故障识别与修复和惯导辅助BDS叁频周跳探测与修复技术等,主要研究成果如下:(1)初始对准的精度和速度将直接影响惯性导航系统的导航定位性能。针对静基座对准的精度低、收敛速度慢、可观测性差等问题,建立了静基座对准模型,利用PWCS法对静基座的可观测性进行了分析,提出了利用转位机构增强可观测性的最优多位置对准方案。结果表明,提出的最优叁位置对准方法能实现所有状态量可观测,提高状态量的估计精度,有效缩短对准时间。(2)大方位失准角会使SINS误差模型的非线性程度大大增强,从而导致传统EKF滤波估计精度降低甚至发散。针对惯性系统大失准角故障,推导了SINS任意失准角误差模型,引入了单行采样的sigma点策略,降低UT变换的复杂度,同时为了保证精度,提出利用比例最小偏度动态调整sigma点至采样中心的距离,避免高阶项误差。利用提出的SSUKF处理大失准角对准的非线性方程,结果表明,SSUKF算法具有与SUKF算法近似的估计精度,但计算复杂度明显降低,有利于减少计算量。(3)低精度MEMS IMU姿态初始化需要磁力计等其他传感器辅助,但外部磁干扰环境会导致磁力计出现量测故障。针对磁力计故障,提出了简化的六参数校正模型,改进了传统的LM算法,优化了迭代策略,建立了载体系下现场快速磁力计校正算法。在此基础上,基于相关观测抗差估计理论提出了磁力计/IMU抗差自适应融合定姿模型。结果表明,该模型能有效削弱磁力计故障引起的姿态融合异常,且实现了低精度IMU短时受振时的姿态稳健融合估计。(4)复杂城市环境中,GNSS/INS组合导航系统易受观测值粗差和动力学模型故障双重影响。针对传统故障检测手段无法识别两类故障的弊端,建立了基于马氏距离的整体故障检测方法,提出了最优RBF神经网络训练策略并辅助组合导航故障识别,然后针对识别的不同故障来源分别建立了双调节抗差因子和自适应遗忘因子进行调节,有效识别、分离并削弱组合系统中的两类故障。结果表明,针对较小的密集GNSS观测值粗差,最优RBF神经网络的识别成功率可达92%。此外,当GNSS信号完全失锁时,最优RBF神经网络还能根据INS测量值预测导航解,短时间内继续提供高精度位置信息。(5)强多路径环境中,严重的伪距多路径效应会导致卫星整周跳变或失锁,历元间变化剧烈的伪距多路径残差还会影响周跳估值的判定,导致传统叁频伪距相位组合周跳探测模型失效。为了实现强多径环境中周跳的准确探测与修复,以BDS/INS组合系统为例,提出了INS定位辅助的北斗叁频组合法,构建了INS辅助的周跳决策量,优选了强多路径环境中的决策量组合,分析了INS定位误差对周跳探测能力的影响。结果表明,惯性辅助的周跳探测方法有效减少了强多路径环境中的周跳误探概率,对密集小周跳的探测与修复不受多路径效应残差影响。该论文有图93幅,表29个,参考文献187篇。(本文来源于《中国矿业大学》期刊2019-04-15）
李姗姗[2]（2018）在《低成本MEMS-INS/GNSS组合导航动基座初始对准技术研究》一文中研究指出相对于价格昂贵的高精度惯性导航系统(Inertial Navigation System,INS),MEMS-INS以其成本低、体积小、重量轻等优势被认为是汽车导航、精准农业等商业民用领域的首选。然而,低精度MEMS陀螺无法有效感应地球自转实现静基座初始对准;且在诸如精准农业项目的低动态应用场景中,由于速度较低(约为1m/s),常用的GNSS速度定向算法的可靠性也较低。可见,“低精度”和“低动态”同时对MEMS-INS的初始对准提出了挑战。针对在参与精准农业项目时遇到的这一实际工程应用难题,本文研究设计、优化和验证了两套适用于地面载体低动态条件下低成本MEMS-INS/GNSS组合导航系统的动基座初始对准方案。其一,综合考虑现有的基于最小二乘理论做连续最优姿态解算的最优估计对准(Optimization-BasedAlignment,OBA)算法和依赖速度矢量确定载体航向的GNSS速度定向算法,推导了一套基于速度矢量信息的改进最优估计对准算法。并通过直观的全局可观测分析方法,说明了最优估计对准算法要求载体具有变加速机动条件,而改进最优估计对准算法只要求载体具有速度即可。仿真和实测结果表明,在速度约为1m/s的低动态运动条件下,改进最优估计对准算法在非急转弯运动时刻的航向对准误差在60s内小于4。。其二,采用大方位失准角模型设计初始对准方案,忽略部分微小量的影响,推导了简化的捷联惯导系统(Strapdown Inertial Navigation System,SINS)大方位失准角误差传播模型和简化的GNSS位置和速度观测方程。在此基础上,增加设计了载体运动约束—一非完整性约束(Nonholonomic Constraint,NHC),并通过全局可观性分析工具说明NHC约束信息可以提高低动态(如匀速运动)条件下的航向对准精度。仿真和实测结果表明,在速度约为1m/s的低动态运动条件下,增加NHC后航向对准误差在80s内可降至2。以内。(本文来源于《武汉大学》期刊2018-04-01）
宋瑞雪[3]（2015）在《组合导航系统初始对准的非线性滤波方法研究》一文中研究指出惯导系统初始对准的精度与导航的工作精度有直接的关系。初始对准是惯性导航系统的关键技术之一。初始对准在导航过程中有重要的作用,初始对准的精度对对准之后导航过程的精度有很大的影响。在导航的过程中,人们总是希望工作过程尽量缩短,因此对于初始对准的工作来说,导航系统的初始对准过程必须快,对准的误差要尽可能小。Kalman滤波方法是所有的滤波方法中最成熟,应用最广方的方法,Kalman滤波的方法在线性滤波的工作中已经得到了广泛的应用。但在实际系统中,由于系统具有非线性,且Kalman滤波要求噪声的统计特性为已知方差的高斯白噪声,该条件在一般的实际系统中通常不能严格满足,由此在非线性系统中单纯地使用卡尔曼滤波方法会影响滤波的性能。预测滤波方法是一种基于非线性系统模型的实时滤波方法,相比于其他方法,预测滤波能够在线估计出任何形式的模型误差并对模型进行修正。本文预测滤波结合扩展卡尔曼滤波的方法对初始对准过程进行模拟。仿真结果表明,预测滤波结合扩展卡尔曼滤波的方法能够在短时间内对初始对准过程进行模拟。核方法主要应用在模式分析中,在本文的工作中,利用核方法对组合导航系统初始对准的过程重新进行建模,然后利用基于核方法建立的模型对组合导航系统初始对准的过程进行仿真。仿真结果表明,核方法能够比较准确的模拟组合导航系统的初始对准过程。(本文来源于《沈阳理工大学》期刊2015-12-11）
屈新芬,李世玲,徐林[4]（2015）在《INS/GPS组合系统初始滚转角空中粗对准方法》一文中研究指出针对惯性/卫星(INS/GPS)组合系统空中动态启动下初始滚转角给定依赖外部测量或弹道滚转角必须可预测的问题,提出了基于GPS测量信息和INS测量加速度信息的INS/GPS组合系统的空中动态初始滚转角粗对准的方法。该方法利用GPS接收机测量速度和INS中加速度计测量加速度信息直接解算初始滚转角,充分利用了这两类信息测量精度较高的优点,且算法简单、计算量小、粗对准需要的信息量少和时间短,不需要增加外部传感器。试验结果分析表明,该方法对载体动态运动滚转角粗对准的精度受到载体运动加加速度大小、载体运动攻角和侧滑角大小的影响。为了提高系统的适应性和精度,必须进一步采用高精度非线性模型及滤波算法进行精对准。(本文来源于《探测与控制学报》期刊2015年04期）
周凌峰,赵小明,赵帅,姚琪,杨琳[5]（2015）在《基于递推最小二乘估计的CNS/INS组合导航系统初始对准》一文中研究指出针对CNS/INS组合导航系统中缩短初始对准时间的问题,设计了一种CNS/INS组合导航系统组合对准新方法。在CNS/INS姿态四元数组合算法的基础上,推导CNS/INS组合系统线性化状态方程,分析了INS和CNS姿态四元数差值构建量测方程。利用递推最小二乘原理实现了对该组合系统的信息融合,设计了基于该估计原理的组合导航系统初始对准方法,考虑到大气层内动基座条件下对于星敏感器造成的干扰因素增加了加权处理环节,最后通过仿真实验验证了递推加权最小二乘法在处理组合导航系统初始对准中的有效性。仿真结果表明在微晃基座条件下,与传统的滤波方法相比较该估计方法能够有效地缩短约25%的对准时间。(本文来源于《中国惯性技术学报》期刊2015年03期）
杨登红[6]（2015）在《旋转稳定弹GNSS/MIMU组合导航初始对准方法研究》一文中研究指出现代战争对武器系统打击精度的要求越来越高,提高武器系统的打击精度尤为必要,传统弹药灵巧化是提高弹药打击精度的有效途径,因此,弹道修正、末端敏感等弹药灵巧化技术成为研究热点。弹道检测是对旋转稳定弹进行弹道修正的关键问题,采用GNSS/MIMU组合导航系统进行弹丸弹道参数检测,不但具有GNSS精度高和MIMU抗干扰能力强等优点,还可以避免单独采用GNSS检测弹道存在卫星信号易被干扰或丢失而无法连续检测弹道,和单独利用MIMU检测弹道存在误差累积的问题。本文以旋转稳定弹弹道修正为研究背景,对利用组合导航系统进行弹丸弹道参数检测时MIMU需进行初始对准的问题展开研究,旨在解决高旋转条件下MIMU不能测量滚转角速度而导致无法采用常规方法进行初始对准的问题,主要研究内容如下:利用刚体弹道模型及弹道数据分析旋转稳定弹的运动特性,并根据MIMU捷联解算模型和误差模型分析弹体运动特性对初始对准的影响,建立MIMU数据模拟模型,对MIMU测量数据进行模拟,解决初始对准数据源问题。结果表明,旋转稳定弹在弹道初期存在较大章动,使MIMU测量数据存在较大变化,进行初始对准时需避开该阶段;旋转稳定弹飞行较为稳定,其高低攻角和方向攻角均小于2°,可将弹道倾角和弹道偏角等效视为俯仰角和偏航角;MIMU存在安装误差,致使径向陀螺测量角速度耦合有与旋转角速度成正比的信号,对初始对准的影响不可忽略。针对MIMU不能测量旋转稳定弹滚转角速度的问题,对旋转稳定弹滚转姿态检测方法进行研究,以从径向陀螺数据中提取滚转姿态,用于替换轴向陀螺测量数据进行初始对准及弹道参数解算。根据MIMU测量信号模型分析其对锁相跟踪的影响,并对叁阶锁相环特性及其参数选取进行研究,选取适合于旋转稳定弹的锁相跟踪环路,进而建立基于锁相跟踪的旋转稳定弹滚转姿态检测模型,并通过分析和仿真选取合适的模型参数,然后通过MIMU模拟数据对滚转姿态检测模型进行仿真验证。结果表明,基于锁相跟踪的旋转稳定弹滚转姿态检测方法能有效跟踪弹体旋转信号,可以实现旋转稳定弹滚转姿态快速检测。旋转稳定弹的高发射过载容易导致MIMU零点漂移,且进行精对准时需精度较高的初始条件保证精对准滤波收敛,因此需对旋转稳定弹组合导航粗对准方法进行研究,以在弹丸飞行过程中快速获取初始捷联矩阵等初始参数。对GNSS测量旋转稳定弹的位置和速度误差特性进行分析与建模,并进行位置和速度数据模拟,进而利用GNSS模拟数据计算弹体俯仰角和滚转角以及MIMU安装误差和陀螺偏移误差,以快速获取MIMU捷联矩阵而实现快速粗对准,最后利用MIMU模拟数据和GNSS模拟数据对上述粗对准方法进行仿真验证。结果表明,该粗对准方法可快速获取捷联矩阵和MIMU误差,满足粗对准的快速性和精度要求。粗对准获取参数误差较大,不能保证捷联解算精度,因此需进行组合导航精对准研究,以获取更为精确的初始参数。利用滚转姿态检测结果替换滚转陀螺测量数据,建立考虑MIMU安装误差的位置/速度匹配初始对准状态空间方程,并对其状态可观测性进行分析,进而对离散卡尔曼滤波、自适应卡尔曼滤波和抗差自适应卡尔曼滤波应用于精对准进行研究,并利用MIMU模拟数据和GNSS模拟数据进行仿真验证。结果表明,考虑MIMU安装误差并利用滚转姿态检测结果替换轴向陀螺测量数据进行初始对准是可行的,离散卡尔曼滤波对准时间较长且对准精度较低,自适应卡尔曼滤波可显着缩短对准时间并明显提高对准精度,但可能受粗大误差影响,自适应抗差卡尔曼滤波具有较高的精度和稳定性,适用于旋转稳定弹组合导航精对准。(本文来源于《北京理工大学》期刊2015-06-01）
吴松羽,王可东[7]（2014）在《低精度INS/GPS组合导航大方位失准角初始对准方案》一文中研究指出在低精度MEMS-IMU和GPS组合导航中,由于IMU的精度问题,无法通过传统的解析方法实现方位失准角的粗对准,造成了大方位失准角问题,从而导致系统的强非线性。通过变换状态量,用方位失准角的两个叁角函数代替方位失准角作为状态量,建立了新的线性系统方程。用改进奇异值分解法对新对准系统进行可观测度分析,完成了车载导航试验,结果表明:本初始对准方案在低精度的组合导航中具有很好的对准精度和对准速度。(本文来源于《全球定位系统》期刊2014年06期）
杨东方,刘志国,张金生,刘华平[8]（2014）在《一种新的惯性/视觉组合系统初始对准的时域约束方法》一文中研究指出视觉导航作为一种新兴的导航方式,近年来受到越来越多的关注。在惯性/视觉组合导航系统中,惯性子系统和视觉子系统之间的相对位姿参数估计是一个必须解决的重要问题。为此,基于增广时域约束建模,提出了一种组合系统内参标定的方法。该方法首先在惯性/视觉组合系统的传统标定模型的基础上,对系统状态和观测量的时域相关性进行了分析,建立了其时域约束模型;然后,采用可观测性分析方法,对该时域相关的多维非线性模型进行了可观测性分析,证明了时域约束条件的引入,能够改善系统的可观测性。最后对惯性/视觉组合导航系统分别进行了静态和动态实验,结果对比验证了时域约束模型的有效性。(本文来源于《仪器仪表学报》期刊2014年04期）
郭泽,缪玲娟[9]（2014）在《基于KF/UKF组合滤波的SINS大方位失准角初始对准》一文中研究指出为了解决无损卡尔曼滤波(UKF)算法计算量随着状态维数增加而急剧增大的问题,将非线性初始对准滤波模型分解为线性与非线性两部分,并提出一种基于此模型分解的KF/UKF组合滤波算法,设计了该组合算法的滤波步骤,理论上证明了该组合算法仍为最小均方误差估计意义下的最优估计。通过仿真实验比较了KF/UKF组合算法和UKF算法的滤波效果,结果表明,基于KF/UKF组合算法的运算速度优于UKF算法。(本文来源于《宇航学报》期刊2014年02期）
王鼎杰[10]（2013）在《GNSS/MIMU组合导航系统动态初始对准及实时信息融合方法研究》一文中研究指出本文以GNSS/MIMU组合导航系统为研究对象,对GNSS/MIMU组合导航初始对准的理论和算法进行了验证及研究,重点验证了GNSS/MIMU动基座初始对准方法和系统动态可观测性分析方法;研究了基于可观测性改进Kalman滤波方法以及改进实际系统实时性的Kalman滤波方法。首先,针对低精度、低成本MEMS-IMU初始对准滤波初值确定难题,采用了GNSS双历元辅助MIMU解析动态粗对准方法,利用GNSS测量的速度信息计算导航坐标系中的加速度和比力,与捷联惯导系统输出的比力信息相比较,并假设体坐标系中侧滑速度为零,从而计算得到载体姿态,实现了快速精确解析求解MEMS-IMU初始姿态角信息。车载和机载试验结果表明,该方法精度较高,且对载体动态性限制较小,可为精对准提供良好初值。其次,基于动态粗对准方法提供的初始值,本文研究了GNSS/MIMU组合导航系统初始精对准方法。采用“速度匹配+位置更新”传递对准方案实现动态初始精对准过程。车载和机载试验结果表明,相对于GNSS/FIMU组合导航结果且考虑到MIMU较差的性能,基于粗对准结果的精对准过程已达到较高收敛精度(?2?)和较短收敛时间(?100s)。然后,针对状态变量合理选取、系统性能提升等问题,研究了可观测性分析理论。通过试验验证两种可观测度分析方法在动态条件下的有效性,试验结果表明:基于最小二乘估计方差阵的动态可观测度分析方法计算量小且分析结果与实际情况相符。本文提出基于可观测性分析的改进Kalman滤波方法,旨在提高初始精对准精度、减小对准时间并改善MIMU独立工作性能,并进行了车载和机载试验。试验结果表明,当系统状态完全可观时,该方法与经典EKF等价;当系统不完全可观时,该方法能够改善某些状态量的滤波精度和稳定性。最后,针对构建实际GNSS/MIMU组合导航系统时,由于GNSS差分信息传输延时而产生的组合导航输出延迟问题,提出了延时GNSS信息实时修正算法,通过车载试验数据仿真分析,表明该方法可实现导航信息的实时输出,同时保持较高精度。(本文来源于《国防科学技术大学》期刊2013-11-01）
组合初始对准论文开题报告
（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：
相对于价格昂贵的高精度惯性导航系统(Inertial Navigation System,INS),MEMS-INS以其成本低、体积小、重量轻等优势被认为是汽车导航、精准农业等商业民用领域的首选。然而,低精度MEMS陀螺无法有效感应地球自转实现静基座初始对准;且在诸如精准农业项目的低动态应用场景中,由于速度较低(约为1m/s),常用的GNSS速度定向算法的可靠性也较低。可见,“低精度”和“低动态”同时对MEMS-INS的初始对准提出了挑战。针对在参与精准农业项目时遇到的这一实际工程应用难题,本文研究设计、优化和验证了两套适用于地面载体低动态条件下低成本MEMS-INS/GNSS组合导航系统的动基座初始对准方案。其一,综合考虑现有的基于最小二乘理论做连续最优姿态解算的最优估计对准(Optimization-BasedAlignment,OBA)算法和依赖速度矢量确定载体航向的GNSS速度定向算法,推导了一套基于速度矢量信息的改进最优估计对准算法。并通过直观的全局可观测分析方法,说明了最优估计对准算法要求载体具有变加速机动条件,而改进最优估计对准算法只要求载体具有速度即可。仿真和实测结果表明,在速度约为1m/s的低动态运动条件下,改进最优估计对准算法在非急转弯运动时刻的航向对准误差在60s内小于4。。其二,采用大方位失准角模型设计初始对准方案,忽略部分微小量的影响,推导了简化的捷联惯导系统(Strapdown Inertial Navigation System,SINS)大方位失准角误差传播模型和简化的GNSS位置和速度观测方程。在此基础上,增加设计了载体运动约束—一非完整性约束(Nonholonomic Constraint,NHC),并通过全局可观性分析工具说明NHC约束信息可以提高低动态(如匀速运动)条件下的航向对准精度。仿真和实测结果表明,在速度约为1m/s的低动态运动条件下,增加NHC后航向对准误差在80s内可降至2。以内。
（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。
组合初始对准论文参考文献
[1].宁一鹏.GNSS/INS组合导航系统初始对准及其故障修复研究[D].中国矿业大学.2019
[2].李姗姗.低成本MEMS-INS/GNSS组合导航动基座初始对准技术研究[D].武汉大学.2018
[3].宋瑞雪.组合导航系统初始对准的非线性滤波方法研究[D].沈阳理工大学.2015
[4].屈新芬,李世玲,徐林.INS/GPS组合系统初始滚转角空中粗对准方法[J].探测与控制学报.2015
[5].周凌峰,赵小明,赵帅,姚琪,杨琳.基于递推最小二乘估计的CNS/INS组合导航系统初始对准[J].中国惯性技术学报.2015
[6].杨登红.旋转稳定弹GNSS/MIMU组合导航初始对准方法研究[D].北京理工大学.2015
[7].吴松羽,王可东.低精度INS/GPS组合导航大方位失准角初始对准方案[J].全球定位系统.2014
[8].杨东方,刘志国,张金生,刘华平.一种新的惯性/视觉组合系统初始对准的时域约束方法[J].仪器仪表学报.2014
[9].郭泽,缪玲娟.基于KF/UKF组合滤波的SINS大方位失准角初始对准[J].宇航学报.2014
[10].王鼎杰.GNSS/MIMU组合导航系统动态初始对准及实时信息融合方法研究[D].国防科学技术大学.2013