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文檔簡介
1、組合導航是將各個導航子系統(tǒng)的導航信息進行綜合處理,取長補短,發(fā)揮各導航子系統(tǒng)的優(yōu)點,提高了系統(tǒng)的整體性能,因而成為導航系統(tǒng)的主要解決方案。但是目前地面組合導航系統(tǒng)普遍存在過渡依賴系統(tǒng)模型和衛(wèi)星、容錯性差等缺點。另外在實際應用中,環(huán)境的多變及傳感器選型的問題,造成系統(tǒng)模型和噪聲不確定,使用常規(guī)濾波方法如卡爾曼濾波方法往往無法達到目的。本文針對以上問題,主要做了如下工作:
首先,根據(jù)組合導航系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀,分析了課題的研究背景
2、及意義。捷聯(lián)慣性導航系統(tǒng)(strapdown integrated navigation system,SINS)與全球定位系統(tǒng)(global positioning system,GPS)是常用的導航系統(tǒng),它們具有很好的互補性,取長補短能提高系統(tǒng)性能,是目前應用最為廣泛的組合導航系統(tǒng)。在實際情況下,環(huán)境條件比較復雜,測量噪聲隨機變化,而常規(guī)的自適應卡爾曼濾波方法的實時性難以滿足組合導航系統(tǒng)的要求。針對以上問題本文提出了一種實時的自適應
3、卡爾曼濾波方法。通過一個簡單的指數(shù)函數(shù)實時的調節(jié)測量噪聲的協(xié)方差矩陣,將測量噪聲的理論協(xié)方差矩陣與實際協(xié)方差矩陣的差值作為指數(shù)函數(shù)的輸入,函數(shù)的輸出值與上次測量噪聲的協(xié)方差矩陣之和送入卡爾曼濾波器中進行模型遞推,使模型的測量噪聲逐漸逼近真實水平。實驗表明該方法具有較強的自適應性,實時性好,精度高。
然后,在分析SINS/GPS,SINS/里程計(Odometer,OD),SINS/偏振光的組合導航系統(tǒng)模型的基礎上,設計了基
4、于模糊聯(lián)邦濾波的SINS/GPS/偏振光/里程計組合導航系統(tǒng),偏振光導航是基于仿生學原理,利用太陽光的偏振模式進行導航,能提供直接的姿態(tài)測量值,不易受到干擾,提高了組合導航的性能。組合導航系統(tǒng)實際的應用中,系統(tǒng)噪聲和觀測噪聲都是非高斯隨機噪聲,因此聯(lián)邦濾波器主濾波信息融合時,利用模糊控制器對濾波子系統(tǒng)進行權值分配,模糊評判因子為:子濾波器的狀態(tài)估計誤差方差陣、測量噪聲的理論協(xié)方差與實際協(xié)方差的差值。仿真結果證明該組合導航系統(tǒng)能獲得非常高
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