GPS-SINS超緊耦合組合導航系統(tǒng)的信息融合算法研究.pdf

1、隨著科學技術的不斷發(fā)展，各種高速及高動態(tài)的飛行器層出不窮，如何更好的解決高動態(tài)條件下的飛行器導航定位問題吸引了全世界各國研究者的關注。目前，GPS（全球定位系統(tǒng)）和SINS（捷聯(lián)慣性導航系統(tǒng)）是兩種常用的導航系統(tǒng)。但GPS抗干擾能力較差，在高動態(tài)環(huán)境中，接收機的跟蹤環(huán)路受到多普勒頻移及多普勒頻移率的影響，容易失鎖而失去導航能力。而SINS也有著誤差隨時間遞增，需要初始對準等問題。鑒于兩者的互補性特點，利用組合導航技術將二者結合，可以整體

2、上提升導航系統(tǒng)的導航精度和導航性能，滿足高動態(tài)條件下的導航需求。
　　在國家自然科學基金的資助下，本文主要對GPS/SINS超緊耦合組合導航系統(tǒng)的信息融合算法進行了一定的研究。首先，論文從組合導航系統(tǒng)的結構出發(fā)，詳細的介紹了幾種組合導航系統(tǒng)的結構與基本原理，并在其基礎上完成了建模工作。在重點研究GPS/SINS超緊耦合組合導航系統(tǒng)的基礎上，設計了其中慣導速度輔助GPS接收機跟蹤環(huán)路，最后提出了利用衛(wèi)星的星歷信息和慣導所輸出的位置、

3、速度信息估計多普勒頻移的算法。
　　接下來本文設計了一種GPS/SINS超緊耦合組合導航系統(tǒng)的的仿真系統(tǒng)框架，開發(fā)了軌跡的發(fā)生器、SINS的信號模擬器及GPS的中頻信號模擬器，搭建了應用于GPS/SINS組合導航系統(tǒng)的仿真實驗平臺。對GPS中頻信號仿真過程中必要的選星過程進行了比較深入的研究，提出了利用模糊算法的模糊選星法，此算法可以幫助仿真器在可見星中高效地選取最佳衛(wèi)星組合。
　　由于GPS/SINS超緊耦合組合導航系統(tǒng)在

4、高動態(tài)條件下有著很強的非線性，本文在其適配信息融合算法上進行了研究，對當下常見的包括EKF（擴展卡爾曼濾波）、UKF（無跡卡爾曼濾波）及PF（粒子濾波）三種非線性濾波算法進行了分析比較，并在UKF的基礎上提出了固定矩陣平方根的UKF算法及結合了PF優(yōu)點的UPF算法，最終結合非線性實例及相關數(shù)據(jù)分析對算法進行了性能比較，并就此選擇相對最佳的適用于超緊組合導航系統(tǒng)的信息融合算法。
　　最后，本文分別從仿真信號處理和采集到的真實信號處理