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文檔簡介
1、軍用車輛使用環(huán)境比較復雜,為了滿足武器系統(tǒng)快速機動發(fā)射的需求,要求導航系統(tǒng)具有高精度、高可靠性、自主性和抗干擾性。任何單一的導航系統(tǒng)都難以滿足這一要求,多傳感器信息融合技術成為導航系統(tǒng)研究的主要技術途徑。本文以陸戰(zhàn)平臺為應用背景,以提高導航系統(tǒng)定位精度、適應能力和可靠性為目標,設計了微捷聯(lián)慣導系統(tǒng)(Micro Strapdown Inertial Navigation System,MSINS)、全球定位系統(tǒng)(Global Positi
2、oning System,GPS)和電子羅盤(Electrical Compass,EC)組合的導航系統(tǒng),并對其相關的關鍵技術進行了研究,主要研究工作如下:
基于FPGA和ARM搭建了MSINS/GPS/EC組合導航系統(tǒng)硬件平臺。為了提高組合導航子系統(tǒng)的精度,完成了對微慣性組件(Micro Inertial Measurement Unit, MIMU)的整體標定和性能測試,運用Allan方差分析方法對陀螺儀隨機噪聲進行分
3、析和辨識,完整全面地掌握了噪聲特性。針對MEMS陀螺儀隨機噪聲較大,會嚴重影響系統(tǒng)精度的問題,首先對隨機漂移建立AR模型,然后提出基于狀態(tài)擴增法設計Kalman濾波器濾除隨機噪聲,試驗驗證了該方法的有效性。
深入研究了捷聯(lián)慣導系統(tǒng)狀態(tài)變量的可觀測度問題。針對廣泛應用的奇異值分解方法只能分析狀態(tài)的估計精度,不能分析收斂速度的問題,引入主元分析方法,提出了基于主元分析的可觀測度分析算法。該方法利用狀態(tài)變量在主元子空間的投影來確
4、定狀態(tài)的可觀測度信息,定義了估計精度和估計速度兩項指標,分別求取兩項指標的估計值。從奇異值分解的物理意義入手,簡化了可觀測度求解方法,全面地獲取狀態(tài)的可觀測度信息。仿真和試驗結果驗證了該方法的有效性。
對組合導航系統(tǒng)的數(shù)據(jù)融合算法進行了研究。為了降低GPS和EC的量測噪聲,提出一種量測值平均化處理法和強跟蹤Kalman濾波器相結合的算法。根據(jù)濾波器收斂性判據(jù)動態(tài)確定平均化時間,在保證濾波器收斂的前提下,使平均化時間最長,解
5、決了傳統(tǒng)量測值平均化方法難以確定平均化時間的問題,從而最大幅度降低了量測噪聲,提高了系統(tǒng)精度。
為了提高組合系統(tǒng)在GPS和EC無效時的定位精度,研究了利用車輛運動學約束輔助MSINS工作的導航算法。提出一種將運動學約束輔助法、方位陀螺漂移消減法以及交互多模型法相結合的導航算法。利用運動學約束輔助法(Motion Constraints Aided,MCA),引入約束條件,構造虛擬觀測量,設計濾波器進行狀態(tài)估計,提高了位置、
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