卫星%2f捷联惯性组合导航数据处理方法研究

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1、沈阳理工大学硕士学位论文卫星/捷联惯性组合导航数据处理方法研究姓名：李斌申请学位级别：硕士专业：@指导教师：董慧颖20100101沈阳理工大学硕士学位论文摘要组合导航数据处理的主要方法是Kalman滤波，通过对捷联惯导和卫星导航系统的误差模型进行研究和分析，选取适当的状态，建立Kalman滤波的状态方程和测量方程，通过5个迭代公式，估计出状态值，然后对惯导系统进行校正，即可实现组合导航。本文首先对捷联惯导算法原理进行研究。熟悉捷联惯导的力学方程编排，研究惯性器件（陀螺和加速度计）的测量原理。对惯性导航算法进行分析仿真。接着研究卫星导航定位测速的算

2、法，星历中开普勒轨道参数的含义，及由星历参数推导卫星实时位置、速度的方法。之后研究Kalman滤波的工作机理，连续线性系统和离散线性系统中的Kalman滤波。给出离散Kalman滤波的迭代方程及连续Kalman滤波的离散化方法，滤波方程中状态变量的选取方法。然后介绍Kalman滤波在捷联惯导初始对准中的应用。推导了捷联惯导静基座的误差模型，并建立状态方程和观测方程，并进行简单的仿真分析。最后推导了捷联惯导误差模型、卫星导航系统误差模型，建立组合导航中Kalman滤波器的模型，对组合导航中的数据处理方法进行了分析研究。关键词：捷联惯导静基座对准卫星

3、导航组合导航Kalman滤波沈阳理工大学硕士学位论文AbstractThemainmethodofdataprocessinginintegratedglobalnavigationsatellitesystem(GNSS)andstrapdowninertialnavigationsystem(SINS)isKalmanfilter.Bymeansofthestudyingandmodelingthesystemerror,appropriatelyselectingthestate,establishingtheequationandmeas

4、urementequation,thestatevaluescanbeestimated,whichthenbeusedtocorrectthecorrespondingINSparameters.Firstly,thealgorithmofSINSisstudied.SINSmechanizedarrangedmentequationsisderivedandthemeasuringprincipleofinertialdevices(gyroscopesandaccelerometers)isworkedover.Analysisandsim

5、ulationofthenavigationalgorithmisprovided.Secondly,thispaperstudiedthealgorithmofpositioningandvelocimetryofsatellitenavigation,themeaningofKeplerianorbitparametersinephemeris,andthemethodofderivementofsatellitepositionandspeed.Thirdly,theworkingprinpleofkalmanfilter,usedinth

6、econtinuous-timelinearsystemanddiscrete-timelinearsystem,isstudied.Andthediscretizationmethodofcontinuouskalmanfilterandtheiterativeequationofdiscretekalmanfilterisintroduced.Fourthly,thispaperintroducedtheapplicationofkalmanfilterinthefinealignmentofSINS,derivedtheerrormodel

7、ofSINSonastationarybase,andestablishedthestateequationandmeasurementequation,asimplesimulationanalysisisalsoprovided.Finally,basedontheSINSerrormodelandGNSSerrormodel,thispaperestablishedKalmanfiltermodelusedinintegratednavigationsystem,andthenstudiedandanalyzedthekalmanfilte

8、rusedindataprocessinginintegratednavigationsystem.沈阳理工大学硕士学位论文Abstra