GPS辅助SINS动态对准关键模型研究

摘要

捷联惯性导航系统是一种重要的自主式导航设备,广泛应用于军事和民用等诸多领域。初始对准是捷联惯导独自导航及组合导航的关键技术,其中卫星导航系统辅助捷联惯导动态初始对准是一个重要的研究方向。论文针对 GPS辅助捷联惯导动态对准中的关键模型开展研究,包括INS元件误差的辨识和处理、地固系下基于多种姿态描述方法的SINS误差模型、GPS辅助捷联惯导动态初始对准的鲁棒非线性滤波算法以及 GPS/INS紧组合初始对准的观测模型及鲁棒滤波算法等等。取得的主要研究成果如下:
　　(1)采用Allan方差和功率谱密度对实测陀螺信号进行辨识,根据辨识结果重构性质相同的陀螺信号,表明辨识方法的正确性;提出一种基于经验模态分解的非平稳陀螺信号平稳化处理方法。通过与小波分析等方法比较实验,表明该方法能有效地辨识出非平稳信号序列中的趋势项,可提高信号的正态性。
　　(2)建立了地固系下任意失准角SINS系统误差模型,并给出了其大方位失准角误差模型和小失准角误差模型的简化公式,实验证明该模型能适用于 GPS辅助下各种失准角情形下的初始对准,当失准角较小时,小失准角线性误差模型的估计精度和计算效率较高。
　　(3)建立了地固系下基于四元数、罗德里格参数、修正罗德里格参数的SINS系统误差模型,通过实验给出了上述模型的适用范围。基于SO(3)理论给出了上述几种姿态描述方法的高阶 Cayley表述方法,实验分析了基于几种不同姿态方法的SINS误差模型估计精度和计算效率。
　　(4)基于奇异值分解,提出一种新的H∞鲁棒Cubature卡尔曼滤波算法。该算法可以有效抑制因约束参数选择不当引起的滤波发散,放宽了该参数的取值范围进一步提高了算法的鲁棒性,分析了最优约束参数的迭代界限和迭代步长对滤波结果的影响。
　　(5)建立了GPS/INS紧组合初始对准的双差伪距/伪距率观测模型,实验表明引入双差伪距率观测值可以有效提高紧组合初始对准的精度和收敛速度。提出一种多重渐消H∞鲁棒Cubature卡尔曼滤波算法。该算法可以有效抑制原始观测值粗差,提高位置和姿态的估计精度,加快姿态估计误差的收敛速度。

目录

封面

声明

致谢

中文摘要

英文摘要

目录

图清单

表清单

1 绪论

1.1 研究背景和意义（Research Background and Significance）

1.2 国内外研究现状（Research Status in China and Abroad）

1.3 主要研究内容（Main Research Contents）

1.4 论文的组织结构（Structure of the Dissertation）

2 初始对准的基础知识

2.1 数学基础（Mathematical Foundation）

2.2 导航常用坐标系（ Common Coordinate Systems Used in

2.3 INS误差模型（INS Error Models）

2.4 初始对准的基本概念及分类（Basic Concept and Classification

2.5 粗对准（Coarse Alignment）

2.6 静基座精对准（Stationary Base Fine Alignment）

2.7 本章小结（Summary）

3 IMU随机误差的辨识与处理方法

3.1 随机误差的辨识方法（Identification Method of IMU Random

3.2 IMU随机误差的分类（Classification of IMU Random Errors）

3.3 低精度 IMU 随机误差的仿真与建模（ Simulation and

3.4 基于EMD的IMU信号平稳化方法（IMU Random Sequence

3.5 本章小结（Summary）

4 地固系下SINS初始对准误差模型

4.1 引言（Introduction）

4.2 大失准角SINS误差模型（SINS Error Model based on Large

4.3 基于四元数的SINS误差模型（SINS Error Model based on

4.4 基于罗德里格参数的 SINS 误差模型（ SINS Error Model

4.5 基于修正罗德里格参数的SINS误差模型（SINS Error Model

4.6 四元数、罗德里格参数等的SO（3）统一性（The Unified Form

4.7 本章小结（Summary）

5 GPS辅助SINS动态对准的非线性滤波

5.1 Cubature卡尔曼滤波算法（Cubature Kalman Filter）

5.2 基于 SVD 的鲁棒 Cubature 卡尔曼滤波算法（The Robust

5.3 一种新的变约束水平的鲁棒 Cubature 卡尔曼滤波算法（A

5.4 本章小结（Summary）

6 GPS/SINS紧组合初始对准算法

6.1 GNSS/SINS 紧组合系统状态方程（ State Equation of

6.2 GPS/SINS 紧组合系统量测方程（Measurement Equation of

6.3 GPS/SINS 紧组合初始对准（ GNSS/SINS Tightly Coupled

6.4 GPS/SINS紧组合初始对准的鲁棒滤波算法（Robust Filter for

6.5 本章小结（Summary）

7 结论与展望

7.1 结论（Conclusions）

7.2 创新点(Innovations)

7.3 展望(Future Research Work)

参考文献

附录

作者简历

学位论文数据集