SINS-GPS組合導(dǎo)航系統(tǒng)新算法的研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、組合導(dǎo)航對(duì)各種導(dǎo)航子系統(tǒng)的導(dǎo)航信息進(jìn)行綜合處理,取長(zhǎng)補(bǔ)短、充分發(fā)揮各導(dǎo)航子系統(tǒng)的優(yōu)點(diǎn),提高了系統(tǒng)整體性能,因而成為導(dǎo)航系統(tǒng)的主要解決方案。但是目前地面組合導(dǎo)航系統(tǒng)普遍存在自主性不足、容錯(cuò)性不高、過度依賴衛(wèi)星等缺點(diǎn)。另外在實(shí)際應(yīng)用中往往需求導(dǎo)航系統(tǒng)在動(dòng)態(tài)環(huán)境中對(duì)準(zhǔn)與導(dǎo)航同步完成,達(dá)到快速啟動(dòng)目的。但由于捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)初始啟動(dòng)時(shí)存在較大的非線性特性、外界復(fù)雜環(huán)境造成的較大干擾、噪聲模型不確定等原因,使用常規(guī)濾波方法如卡爾曼濾波往往無法達(dá)到目的

2、。本文針對(duì)以上問題,主要做了如下研究工作： 首先,在分析捷聯(lián)慣導(dǎo)(SINS)原理及SINS、GPS、里程儀(OD)誤差模型基礎(chǔ)上,設(shè)計(jì)了基于聯(lián)邦濾波算法的SINS/GPS/OD組合導(dǎo)航信息融合系統(tǒng)。對(duì)捷聯(lián)慣導(dǎo)原理及組合導(dǎo)航系統(tǒng)信息融合方法,編寫了相關(guān)計(jì)算機(jī)仿真程序,并做了大量的仿真實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該組合導(dǎo)航系統(tǒng)集合了三種導(dǎo)航設(shè)備的優(yōu)點(diǎn),具有導(dǎo)航精度高,自主性強(qiáng)和容錯(cuò)性高的優(yōu)點(diǎn),當(dāng)GPS信號(hào)長(zhǎng)時(shí)間丟失條件下,仍能在較長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)保持

3、較高的定位精度。 然后,分析了適合于非線性非高斯場(chǎng)合的粒子濾波算法原理,在組合導(dǎo)航系統(tǒng)動(dòng)態(tài)快速啟動(dòng)應(yīng)用背景下,結(jié)合SINS/GPS組合導(dǎo)航系統(tǒng)非線性濾波模型,提出了兩種改進(jìn)的粒子濾波方法：1)自調(diào)整粒子濾波方法。根據(jù)觀測(cè)噪聲的統(tǒng)計(jì)大小,自適應(yīng)調(diào)整似然分布的形狀,使之與先驗(yàn)分布重疊區(qū)域更大。仿真結(jié)果表明,該方法能有效解決了高觀測(cè)精度情況下粒子濾波易發(fā)散問題,有效提高濾波穩(wěn)定性。2)卡爾曼/粒子組合濾波算法。將SINS動(dòng)態(tài)誤差模型分

4、為線性和非線性兩部分,分別采用卡爾曼和粒子濾波對(duì)線性和非線性狀態(tài)進(jìn)行估計(jì)。仿真結(jié)果表明該方法克服了SINS誤差模型維數(shù)較高帶來的維數(shù)災(zāi)難問題,提高了實(shí)時(shí)性。改進(jìn)后的粒子濾波方法能有效提高組合導(dǎo)航系統(tǒng)抗干擾能力、穩(wěn)定性及實(shí)時(shí)性,達(dá)到快速啟動(dòng)目的。 最后,基于DSP+DUAL-RAM+MCU構(gòu)架,設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一套組合導(dǎo)航系統(tǒng)原理樣機(jī),劃分了組合導(dǎo)航系統(tǒng)的各任務(wù)模塊及優(yōu)先級(jí),給出了導(dǎo)航計(jì)算機(jī)詳細(xì)的硬件設(shè)計(jì)方案及系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)流程。采用云