基于非线性滤波算法的BDS/SINS组合导航系统研究

摘要

随着世界新军事变革的推进，战争形态向信息化转变。在现代战争中，精准的导航信息对于战场指挥及武器装备效能的发挥有着至关重要的作用，对于空军部队来说，空中战机如果没有办法获取准确的导航信息，则无法完成飞行任务，甚至无法对准机场跑道，实现安全着陆。目前，我国空军部队装备的某型主力战机的机载导航设备至少五种以上，但各型导航设备导航数据信息没有进行融合，各个导航系统独立工作，难以形成优势互补作用，存在精准度低、抗干扰性差等问题。
　　本文以解决我国空军部队某型主力战机导航系统功能重叠、精准度低、抗干扰性差等问题为牵引，以紧组合为耦合方式组成的BDS/SINS组合导航系统为研究方向，对目前已使用的组合导航系统的滤波算法，尤其是粒子滤波算法进行了研究分析，特别针对粒子滤波算法存在的粒子贫化和枯竭现象，在组合导航系统滤波处理系统中引入了改进的粒子滤波算法——无迹粒子滤波算法和基于MCMC的无迹粒子滤波算法。
　　为了试验改进的粒子滤波算法在BDS/SINS组合导航系统中的适用性，本文通过计算机仿真的方式建立了BDS/SINS组合导航系统的模型，然后分别采用粒子滤波算法、无迹粒子滤波算法、基于MCMC的无迹粒子滤波算法作为组合导航系统数据融合的滤波方法进行仿真，通过仿真结果分析对比不同算法在组合导航系统中滤波处理性能。
　　通过仿真结果表明:与组合导航系统中已使用的各类非线性滤波算法相比，在以紧组合为耦合方式建立的BDS/SINS组合导航系统中，改进的粒子滤波算法——基于MCMC的无迹粒子滤波算法的适用性更优，输出的载体估计状态精度更高，更贴合载体真实轨迹。

目录

声明

摘要

1 绪论

1．1 研究的背景和意义

1．2 国内外发展及研究现状

1．2．1 全球导航卫星系统发展现状

1．2．2 惯性导航系统发展现状

1．2．3 组合导航系统的研究发展现状

1．3 本文主要内容和结构安排

2 导航系统的基本原理

2．1 导航中常用的坐标系及相互关系

2．1．1 导航中常用的坐标系

2．1．2 参考坐标系的转换

2．2 北斗卫星导航系统

2．2．1 北斗卫星导航系统概述

2．2．2 北斗卫星导航系统基本原理

2．2．3 北斗卫星导航系统误差分析

2．3 捷联惯性导航系统

2．3．1 捷联惯性导航系统基本原理

2．3．2 捷联惯性导航系统误差分析

2．4 本章小结

3 组合导航系统滤波处理算法研究

3．1 卡尔曼滤波算法

3．2 扩展卡尔曼滤波算法

3．3 无迹卡尔曼滤波算法

3．4 粒子滤波算法

3．4．1 序贯重要性采样

3．4．2 重采样过程

3．4．3 粒子滤波算法的基本流程

3．5 改进粒子滤波算法

3．5．1 无迹粒子滤波算法

3．5．1 UPF-MCMC算法

3．6 仿真分析

3．7 本章小结

4 BDS／SINS组合导航系统的仿真

4．1 BDS／SINS组合导航系统数学模型

4．1．1 BDS／SINS组合导航系统状态方程

4．1．2 BDS／SINS组合导航系统量测方程

4．2 BDS／SINS组合导航系统仿真模型设计

4．2．1 运动轨迹模拟仿真设计

4．2．2 惯性器件仿真设计

4．2．3 北斗卫星导航系统仿真设计

4．3 仿真实验和结果分析

4．4 本章小结

5 总结与展望

参考文献

个人简历 在读期间发表的学术论文与研究成果

致谢