信息融合在SINS/GPS/TACAN组合导航系统中应用

摘要

组合导航系统是提高导航系统性能价格比的有效途径。随着信息融合技术的发展，联邦滤波理论由于可以灵活地设计出精度最优或容错能力最强的组合导航系统，已受到导航界的高度重视。 本论文介绍了联邦滤波的理论和算法，研究了联邦卡尔曼滤波理论在SINS/GPS/TACAN组合导航系统中的应用，主要完成了如下工作： 首先，介绍和分析了组合导航和信息融合技术的基本理论及其在工程应用中的发展状况。 然后，研究分析了联邦卡尔曼滤波器的算法和结构特点，提出了一种SINS/GPS/TACAN组合导航系统工程应用的滤波方案，该方案既保证了容错能力，又兼顾到了导航精度和运算速度。 最后，对SINS/GPS/TACAN组合导航系统的各分系统、子滤波器及主滤波器进行了数学建模，并做了仿真研究和分析，结果表明采用联邦滤波的确是提高导航精度的有效途径。 本文的研究只是理论研究和推导，及仿真验证，通过研究对信息融合在组合导航中的应用进行了一些探讨。

目录

文摘

英文文摘

声明

第1章 绪论

1.1信息融合概述

1.2研究组合导航多传感器信息融合的目的和意义

1.3多传感器信息融合算法研究的发展方向

1.4本文所做的工作

第2章 组合导航信息融合理论

2.1 Kalman滤波理论基础

2.1.1集中式Kalman滤波

2.1.2分散式Kalman滤波

2.1.3自适应Kalman滤波

2.2联合滤波器理论

2.2.1联合滤波器算法原理

2.2.2解决各子滤波器估计相关问题的方法

2.2.3联合滤波器的设计步骤

2.2.4系数加权卡尔曼滤波算法

2.2.5联合滤波器结构

2.3本章小节

第3章 组合导航系统设计及模型建立

3.1各导航系统原理介绍

3.1.1惯性导航系统

3.1.2 GPS导航系统

3.1.3TACAN导航系统

3.2组合导航系统设计模式

3.2.1直接法和间接法

3.2.2输出校正和反馈校正

3.3 SINS/GPS/TACAN组合导航模型

3.3.1卡尔曼滤波器结构

3.3.2各导航子系统误差模型

3.3.3组合导航系统状态方程

3.3.4组合导航系统观测方程

3.4本章小结

第4章 组合导航系统仿真及分析

4.1组合导航系统仿真平台的建立

4.2各导航传感器仿真

4.3卡尔曼滤波仿真

4.4本章小结

结论

参考文献

攻读硕士学位期间所发表的论文和取得的科研成果

致谢