

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進行舉報或認領(lǐng)
文檔簡介
1、為了能夠適用于更復(fù)雜的運行環(huán)境,移動信息平臺不僅要求導(dǎo)航系統(tǒng)能夠提供高精度的導(dǎo)航信息,還要求導(dǎo)航系統(tǒng)具有高度的可靠性、自主性和抗干擾性。任何單一導(dǎo)航系統(tǒng)或簡單組合的導(dǎo)航系統(tǒng)都難以滿足這一要求,因而,基于多傳感器信息融合的智能導(dǎo)航技術(shù)成為高質(zhì)量自主導(dǎo)航系統(tǒng)研究的主要技術(shù)途徑。本文以車載移動信息平臺為應(yīng)用背景,以提高移動信息平臺導(dǎo)航系統(tǒng)定位精度和在復(fù)雜環(huán)境中的適應(yīng)能力為目標,建立了多傳感器組合導(dǎo)航結(jié)構(gòu);同時,為了實現(xiàn)對多源信息的綜合處理,本
2、文以Bayes估計理論為基礎(chǔ),對信息融合算法進行了深入的研究。主要研究內(nèi)容歸納如下:
系統(tǒng)地研究了Bayes統(tǒng)計濾波框架下的濾波方法。在卡爾曼濾波過程中采用Bayes極大驗后(MAP)估計器來獲取適用的噪聲統(tǒng)計特性,針對在濾波初期BayesMAP估計器對噪聲統(tǒng)計特性估計有偏,導(dǎo)致了濾波結(jié)果有偏甚至發(fā)散的問題,提出了改進的BayesMAP噪聲辨識自適應(yīng)濾波算法,算法采用噪聲一階矩加權(quán)的方法解決了濾波初期噪聲一階矩估計存在偏差的問
3、題。
針對非線性系統(tǒng)濾波問題,利用多模型擴展卡爾曼濾波算法,解決了EKF局部線性化模型精度較差的問題,并對算法的穩(wěn)定性和可用性進行了分析。Unscented卡爾曼濾波(UKF)算法為解決非線性系統(tǒng)濾波問題提供了更為有效的方法,為了提高UKF對噪聲的自適應(yīng)能力,提出了新息濾波多模型UKF(IFIMM-UKF)算法,算法根據(jù)不同的噪聲水平建立模型集,解決了噪聲環(huán)境復(fù)雜的非線性系統(tǒng)動態(tài)濾波問題。針對IFIMM濾波精度與切換速度互為矛
4、盾的問題,提出了馬爾可夫參數(shù)自適應(yīng)調(diào)整算法,在提高濾波精度的同時保證了較快的模型切換速度。
為了提高導(dǎo)航系統(tǒng)的可靠性,研究了組合導(dǎo)航系統(tǒng)容錯設(shè)計方法。首先,針對故障診斷問題,提出了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的殘差χ2故障診斷方法,解決了傳統(tǒng)殘差χ2檢驗法僅能檢驗數(shù)據(jù)的有效性而不能確定具體故障源的問題。其次,針對使用單一參考系統(tǒng)濾波結(jié)構(gòu)的聯(lián)邦濾波器可靠性差的缺點,提出了雙參考系統(tǒng)的組合導(dǎo)航濾波結(jié)構(gòu),同時,針對這種結(jié)構(gòu)子濾波器性質(zhì)不同的特點,提
5、出了異質(zhì)濾波器多模型分布式濾波算法,解決了不同性質(zhì)濾波器之間的聯(lián)合濾波問題。最后,為了解決傳統(tǒng)的聯(lián)邦濾波算法精度與可靠性之間的矛盾,提出了分時融合反饋式聯(lián)邦濾波結(jié)構(gòu),在降低故障系統(tǒng)污染整個系統(tǒng)的可能性的同時,精度較低的子濾波器也能夠定時得到較高精度信息的校正,同時,無融合反饋階段為漸變故障提供了反應(yīng)時間,提高了系統(tǒng)對軟故障的識別能力。
針對慣性測量單元陀螺隨機漂移的補償問題,采用時間序列分析法建立陀螺漂移ARMA模型,提出了與
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 基于信息融合的組合導(dǎo)航系統(tǒng)研究.pdf
- 組合導(dǎo)航系統(tǒng)中的信息融合研究.pdf
- 基于信息融合的車載組合導(dǎo)航系統(tǒng)研制.pdf
- AUV組合導(dǎo)航系統(tǒng)設(shè)計與信息融合技術(shù)研究.pdf
- 基于車載組合導(dǎo)航系統(tǒng)的信息融合算法研究.pdf
- 車輛組合導(dǎo)航系統(tǒng)中的信息融合技術(shù)研究.pdf
- 水下航行器組合導(dǎo)航系統(tǒng)與信息融合技術(shù)研究.pdf
- 醫(yī)院信息導(dǎo)航系統(tǒng)研究.pdf
- 組合導(dǎo)航系統(tǒng)中信息融合與故障檢測理論研究.pdf
- 組合導(dǎo)航系統(tǒng)信息融合算法研究與可視化仿真.pdf
- 煙草企業(yè)移動信息平臺研究與設(shè)計.pdf
- GPS-SINS深組合導(dǎo)航系統(tǒng)信息融合方法研究.pdf
- 基于VxWorks的移動終端組合導(dǎo)航系統(tǒng)的研究與設(shè)計.pdf
- 組合導(dǎo)航系統(tǒng)多源信息融合關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf
- 煤礦移動信息平臺研究與開發(fā).pdf
- 基于多元信息融合的AUV慣性導(dǎo)航系統(tǒng)方法研究.pdf
- 移動信息監(jiān)管平臺的研究與實現(xiàn).pdf
- 基于實時路況信息的車輛導(dǎo)航系統(tǒng)研究.pdf
- 基于DSP的組合導(dǎo)航系統(tǒng)研究.pdf
- 多傳感器組合導(dǎo)航系統(tǒng)信息融合技術(shù)研究.pdf
評論
0/150
提交評論