基于微型无人平台导航多传感器信息融合算法研究

摘要

随着微机电系统(MEMS)技术的发展，微惯性测量组合(MIMU)已日渐显现出其优越的性能，由MIMU与全球定位系统(GPS)构成的组合系统也成为国内外导航界研究的热点。本文在对MIMU的发展和应用进行分析的基础上，针对MIMU与GPS构成的微型组合导航系统建模进行了分析研究，主要包括：
　　对基于微型无人平台导航系统进行了分析、设计和理论仿真，利用GPS导航和微惯性测量组合组成GPS/MIMU组合导航系统。介绍了多传感器组合导航系统的硬件构成和组合原则，论述了多传感器数据融合原理，阐述了惯导系统和GPS的工作原理、特点，详细分析了影响导航系统整体精度的各种误差源，并建立了两系统各自的误差模型。通过信息融合技术，将多个传感器的测量数据进行互联(同一目标数据的确定)、时空变换(时间对准和坐标变换)以及对状态矢量进行最优估计。建立了飞行仿真模型，通过对飞行航迹施加白噪声，获取系统的输出，并用卡尔曼滤波方法对组合导航系统进行仿真，得到有关的数据和曲线，并与滤波之前的系统输出进行了分析比较。组合导航系统采用一种闭环反馈的校正方式，可对MIMU的位置、速度误差、数字平台误差及微惯性器件误差作出最优估计并实施反馈，以抑制滤波发散。
　　基于MATLAB对GPS系统与MIMU构成的组合系统进行了仿真分析，结果表明，MIMU整体精度受微惯性器件误差限制，误差发散很快，目前不能单独用于导航任务；采用卡尔曼滤波器的GPS/MIMU组合系统，经闭环反馈校正后，可有效抑制误差发散，提高长期导航精度。

目录

基于微型无人平台导航多传感器信息融合算法研究

THE RESEARCH OF NAVIGATION MULTI-SENSOR DATA FUSION TECHNOLOGY BASED ON MICRO UNMANNED PLATFORM

摘要

Abstract

目 录

第1章 绪论

1.1 课题背景

1.2 国内外研究情况与分析

1.2.1 国外现状

1.2.2 国内现状

1.3 课题研究的意义及主要研究内容

第2章 微型无人平台导航系统传感器的选择与集成

2.1 引言

2.2 硬件选择与集成的基本原则

2.3 传感器的选择与集成

2.4 本章小结

第3章 导航系统概述

3.1 引言

3.2 惯性导航系统

3.2.1 导航与惯性导航

3.2.2 惯性导航系统的基本组成

3.2.3 惯性导航系统的基本原理

3.2.4 惯性导航系统的特点

3.3 全球卫星导航系统

3.3.1 GPS的组成与概况

3.3.2 GPS导航定位的基本原理

3.4 传感器的信息融合

3.4.1 信息融合的目的和意义

3.4.2 信息融合的基本原理

3.5 本章小结

第4章 导航系统误差特性分析

4.1 引言

4.2 MIMU误差分析

4.2.1 MIMU系统误差源

4.2.2 微惯性器件误差

4.2.3 MIMU系统误差模型

4.3 GPS误差分析

4.3.1 GPS定位的主要误差源分析

4.3.2 GPS误差模型

4.4 本章小结

第5章 GPS/MIMU组合导航系统算法研究

5.1 引言

5.2 Kalman滤波理论

5.2.1 集中式Kalman滤波

5.2.2 分散式Kalman滤波

5.2.3 自适应Kalman滤波

5.2.4 适用于组合导航系统的数据融合方法

5.3 GPS/MIMU组合导航的模式

5.3.1 松散综合

5.3.2 紧密综合

5.4 组合系统的状态方程和量测方程

5.4.1 组合系统的状态方程

5.4.2 组合系统的量测方程

5.5 组合系统数据融合算法实现

5.6 本章小结

第6章 GPS/MIMU组合导航系统仿真及讨论

6.1 引言

6.2 仿真实现手段

6.3 组合系统仿真分析

6.3.1 组合系统仿真方案

6.3.2 组合系统仿真结果

6.3.3 系统误差校正

6.4 小结

结论

参考文献

哈尔滨工业大学硕士学位论文原创性声明

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致谢