基于mems多传感器数据融合的惯性组合导航系统算法设计与实现

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1、基于MEMS多传感器数据融合的惯性组合导航系统算法设计与实现重庆大学硕士学位论文（学术学位）学生姓名：胡恩伟指导教师：周建林副教授专业：电路与系统学科门类：工学重庆大学通信工程学院二O一三年四月TheAlgorithmDesignandImplementationforInertialIntegratedNavigationSystemBasedonMEMSMulti-sensorDataFusionAThesisSubmittedtoChongqingUniversityinPartialFulfillmentoftheRequirementfortheMaster’s

2、DegreeofEngineeringByHuEnweiSupervisedbyAssociateProfessorZhouJianlinSpecialty：CircuitandSystemCollegeofCommunicationEngineeringChongqingUniversity,Chongqing,ChinaApril2013中文摘要摘要随着现代导航系统的不断发展和完善，一方面，导航系统被广泛应用于航空航天、船舶运输、无人机、导弹制导、工业机器人控制、汽车自动/辅助驾驶系统等越来越多的军用和民用领域；另一方面，随着现代电子技术，尤其是半导体工艺的进步，以及

3、人类航天事业、国防工业的飞速发展，人们对现代导航系统提出了更高精度、更高实时性，更加微型化的要求。作为第三代惯性导航传感器材料——MEMS（微电机系统）的出现，以及捷联惯性导航理论的发展和完善，使得导航系统的微型化得以实现；高性能微控制器，尤其是以ARM公司的带DSP功能的CortexM4系列微控制器的出现，为实现现代导航系统的微型化、低功耗和高智能性提供了良好的处理器平台基础。本课题首先研究捷联惯性导航系统中的MEMS传感器误差补偿机理和补偿方法，提出采用多传感器数据融合的互补滤波和Kalman滤波，提高了导航传感器的精度；在此基础上介绍基于四元数理论的捷联惯性导航姿态

4、解算，然后对飞行载体进行仿真建模，提出载体飞行轨迹数据生成算法；接着，针对GPS/SINS组合导航，在保证算法精度和易于嵌入式系统实现的基础上，提出一种基于预报残差向量构造自适应因子的自适应Kalman滤波算法，并在Matlab中进行验证和分析，确定其可行性。最后在STM32F4嵌入式硬件平台上实现10维度MEMS传感器数据融合算法，并基于此实现捷联姿态解算和GPS/SINS组合导航，验证其可靠性和实时性，实验结果表明该系统能够满足市场对导航系统的低成本、微型化、高实时性的要求。关键词：MEMS传感器、数据融合、互补滤波、Kalman滤波、组合导航I重庆大学硕士学位论文I

5、I英文摘要ABSTRACTWiththecontinuousdevelopmentandimprovementofmodernnavigationsystem，ontheonehand，thenavigationsystemiswidelyusedintheaerospace，marinetransportation，unmannedaircraft，missileguidanceandcontrolofindustrialrobots，automobileauto/driverassistancesystemsaswellasthegrowingmilitaryandc

6、ivilianareas.Ontheotherhand，themodernelectronictechnology，especiallythesemiconductormanufacture，aswellastherapiddevelopmentofhumanspaceflightandthedefenseindustry，requiresoneofthemodernnavigationsystemswithhigherprecision，higherreal-timeandmoreminiaturization.Astheemergenceofthethird-gene

7、rationinertialnavigationsensormaterial-MEMS(MicroElectroMechanicalSystems)，aswellasthedevelopmentandimprovementoftheSINStheory，theminiaturizednavigationsystemcanbeachieved；Thehigh-performancemicrocontrollersbasedonARMCortexM4corewithDSPfunctionsoffersaappropriatepro