多源信息融合中时间同步及信息分配研究

摘要

科学技术的不断发展促使导航系统种类不断增多。不同导航系统有着各自的优点和固有缺陷，INS的导航解存在时间积累误差特性，而GNSS信号易受遮挡、干扰影响而不能提供连续导航。因此需要利用各导航系统的优点进行数据融合，旨在最大化导航精度和鲁棒性、最小化复杂性及其最优化处理效率。 本文介绍了在导航领域使用广泛的KF及EKF滤波的基本原理；阐述了INS导航的基本原理，并仿真验证了INS导航解误差随时间积累的特性。推导了GNSS的单点导航定位解算和基于滤波形式的导航定位解算的数学模型，仿真验证了基于滤波形式的导航定位解算所得导航解相对单点导航定位解算所得解更为平滑与准确。 论文研究了信息融合领域中系统间时间同步问题，以INS/GNSS组合导航为例对其存在的时间同步问题进行了建模。分析了系统间产生时间同步问题的原因及其对状态估计的影响，针对基于位置域耦合的INS/GNSS松组合导航，仿真对比分析了有无补偿时间同步误差所得导航解的性能，其次对比了有无使用补偿时间同步误差后的速度作为测量输入对导航解性能的影响。对于基于距离域耦合的INS/GNSS紧组合导航，使用所建模型仿真分析了有无补偿时间同步误差所得导航解的性能。解决INS/GNSS系统间时间同步问题的方法也适用于其它组合导航系统。 论文研究了信息融合领域中使用广泛的分散化联邦滤波的信息分配方法。阐述了信息分配方法对于联邦滤波器的重要性；介绍了目前现有的信息分配方法及其设计理念，指出了基于固定标量、动态标量和动态矢量信息分配方法的联邦滤波的特点。在此基础上设计了一种基于状态可观测阶数、系统可观测矩阵奇异值以及系统状态协方差矩阵的动态矢量信息分配方法，该方法能够有效提高联邦滤波估计精度，进一步提高系统的导航性能。为削弱系统动力学模型误差的影响，本文设计了一种抗差自适应的联邦滤波信息分配算法，最后仿真验证了该算法能够有效抵抗动力学模型误差的影响，从而能提高整个联邦滤波的系统稳定性。

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摘 要

Abstract

第一章 绪论

1.1课题研究背景及意义

1.2国内外研究现状

1.2.1时间同步问题

1.2.2 信息分配方法

1.3论文组织结构

第二章 INS/GNSS导航定位解算基本原理

2.1 卡尔曼滤波

2.1.1 标准卡尔曼滤波

2.1.2 扩展卡尔曼滤波

2.2 惯性导航

2.3 GNSS导航定位解算原理

2.3.1 单点导航定位解算

2.3.2 基于EKF导航定位解算

2.4 仿真分析

2.5 本章小结

第三章时间同步问题建模

3.1 时间同步问题简介

3.2 INS/GNSS松组合时间同步建模

3.3 INS/GNSS紧耦合时间同步建模

3.4 仿真分析

3.4.1 INS/GNSS松组合时间同步问题仿真

3.4.2 INS/GNSS紧耦合时间同步问题仿真

3.5 本章小结

第四章联邦滤波信息分配

4.1 联邦滤波

4.2 一种动态矢量信息分配算法

4.3 一种抗差自适应信息分配算法

4.4 仿真分析

4.5 本章小结

第五章总结与展望

5.1 总结

5.2 展望

致谢

参考文献

附录

重要的符号列表

缩略词和缩略语