高精度长航时惯导系统重力扰动补偿方法研究

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1、高精度长航时惯导系统重力扰动补偿方法研究王皓2014年12月中图分类号：UDC分类号：高精度长航时惯导系统重力扰动补偿方法研究作者姓名王皓学院名称自动化学院指导教师肖烜副教授答辩委员会主席张长泉研究员申请学位工学硕士学科专业控制科学与工程学位授予单位北京理工大学论文答辩日期2015年1月TheStudyofGravityDisturbanceCompensationMethodofHigh-accuracyLong-timeINSCandidateName：WangHaoSchoolorDepartment:SchoolofAutomationFa

2、cultyMentor:Prof.XiaoXuanChair,ThesisCommittee：Prof.ZhangChangQuanDegreeApplied:MasterofEngineeringMajor：ControlScienceandEngineeringDegreeby:BeijingInstituteofTechnologyTheDateofDefence：January，2015研究成果声明本人郑重声明：所提交的学位论文是我本人在指导教师的指导下进行的研究工作获得的研究成果。尽我所知，文中除特别标注和致谢的地方外，学位论文中不包含其

3、他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得北京理工大学或其它教育机构的学位或证书所使用过的材料。与我一同工作的合作者对此研究工作所做的任何贡献均已在学位论文中作了明确的说明并表示了谢意。特此申明。签名：日期：摘要在中低精度惯性导航系统中，惯性器件的精度是引起误差的主要因素，相比之下重力扰动所带来的误差影响可以忽略。随着惯性器件精度的不断提高，重力扰动所引起的导航误差已经成为高精度长航时惯导系统的主要误差源之一，不应该再被忽略，必须对其进行补偿。本文针对高精度长航时惯导系统补偿方法展开了研究，从理论上分析了重力扰动对惯导系统误差影响的数学机理，并

4、提出了新的补偿方法。主要研究内容包括：1、研究了重力扰动对惯导系统的误差影响；以惯导系统基本的力学编排为基础，从理论上推导了重力扰动对惯导系统误差影响的数学机理。并详细分析了不同重力扰动模型对惯导系统位置误差所产生的影响。2、对重力扰动补偿方法进行研究；介绍了几种重力扰动获取方式，并对几种现有重力扰动补偿方法的优缺点进行了比较。在此基础上，提出了基于局部拟合低阶模型的重力扰动补偿方法。仿真结果表明，本文提出的方法可以有效地减小重力扰动所引起的惯导位置误差，提高导航精度。3、在基于局部拟合低阶模型的重力扰动补偿方法基础上，对重力扰动剩余误差进行了分析

5、，将其等效为加速度计零偏，提出了基于卡尔曼滤波估计的重力扰动剩余误差补偿方法。仿真实验结果表明，该方法可以有效地减小重力扰动剩余误差所引起的惯导位置误差，进一步提高导航精度。关键词：惯性导航重力扰动补偿方法EGM96模型卡尔曼滤波估计IAbstractInlow-precisioninertialnavigationsystems(INS),thelowprecisionofinertialcomponentsisthemajorsourceofnavigationerror.Bycontrast,theerrorcausedbythegravit

6、ydisturbanceissosmallastobeignored.However,withtheincreasingprecisionofinertialcomponents,thegravitydisturbancehasbecomethemaincauseofthenavigationerrorinhigh-precisionlong-timenavigationsystems.Thus,itshouldbecompensatedinsteadofbeingignored.Bydiscussingtheinfluenceofthegravi

7、tydisturbanceonthehigh-precisionlong-timeINSerroranditscompensationmethods,thisthesisanalyzesthemathematicalmechanismofthegravitydisturbance’sinfluenceoninertialnavigationerror,andproposesnewcompensationmethodsbasedontheexistingresults.Thecontentofthisthesiscovers:Theinfluence

8、ofgravitydisturbanceonINSerrorisstudied.OnthebasisofbasicINSm