MEMS-SINS_GPS_BDS紧组合导航关键算法研究

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1、Ｊ分类号：密级：ＵＤＣ：：编号工学硕士学位论文ＭＥＭＳ－ＳＩＮＳ／ＧＰＳ／ＢＤＳ紧组合导航关键算法研究硕士研究生：黄善乐指导教师：许兆新教授学科、专业：控制工程论文主审人：丁继成副教授哈尔滨工程大学２０１７年２月分类号：密级：UDC：编号：工学硕士学位论文MEMS-SINS/GPS/BDS紧组合导航关键算法研究硕士研究生：黄善乐指导教师：许兆新研究员学位级别：工学硕士学科、专业：控制工程所在单位：自动化学院论文提交日期：2017年12月25日论文答辩日期：2018年3月8日学位授予单位：哈尔滨工程大学ClassifiedIndex:

2、U.D.C:ADissertationfortheDegreeofM.EngResearchofKeyAlgorithmsforMEMS-SINS/GPS/BDSTightlyCoupledNavigationCandidate:ShanleHuangSupervisor:Prof.ZhaoxinXuAcademicDegreeAppliedfor:MasterofEngineeringSpecialty:ControlEngineeringDateofSubmission:Dec.25,2017DateofOralExamination:Mar.8,2018Universi

3、ty:HarbinEngineeringUniversity摘要基于微机电系统（Micro-ElctroMechanicalSystems,MEMS）的捷联惯导系统（StrapdownInertialNavigationSystem,SINS）凭借其成本低、质量轻和体积小的优势被广泛应用，但是其存在误差随着时间推移发散不能长时间独立工作的致命缺点。美国的全球定位系统（GlobalPositingSystem,GPS）和我国的北斗卫星导航系统（BeiDouNavigationSatelliteSystem,BDS）的定位误差和时间不相关，但是抗干扰能力弱。将MEMS-SINS和

4、GPS/BDS两个独立的系统进行组合，让组合后的性能优于各自独立系统。本文将对MEMS-SINS/GPS/BDS紧组合导航关键算法进行研究，紧组合导航算法设计的关键问题是：MEMS-SINS和GPS/BDS的数据融合算法，而数据融合算法估计精度取决于系统的可观性和可观测度，研究紧组合导航系统的可观性和可观测度也就成为研究紧组合导航算法的一个关键问题。重点针对如何分析紧组合导航系统的可观性和计算可观测度，利用可观测度的计算结果改变卡尔曼滤波校正量的权重，改变传统紧组合导航系统的结构，以提升系统的精度和鲁棒性。研究内容分成如下几个部分：首先，对卡尔曼的滤波算法的基本原理进行了研究

5、，并分析了紧组合导航系统的结构，推导了紧组合导航系统状态方程和量测方程。针对卡尔曼滤波算法集中式和分布式两种结构在紧组合导航系统中的应用进行了研究，分析了每种结构的优缺点，通过分析提出了对紧组合导航系统做可观性分析和可观测度计算的必要性。然后，在紧组合导航系统满足分段定常系统（Piece-WiseConstantSystem,PWCS）定理的基础之上，对紧组合导航系统的可观性和可测度计算方法进行了研究，重点针对基于奇异值分解（SingularValueDecomposition,SVD）法对紧组合导航系统的可观测度计算方法进行研究，提出了使用S机动状态下的奇异值作为紧组合导航

6、系统的可观测度计算的外观测量，并完成了对紧组合导航系统可观测度的计算。再后，利用可观测度计算结果，提出并设计了对卡尔曼滤波估计值进行加权的紧组合导航系统的结构方案；利用SINS的位置、速度的有效信息，设计了针对GPS/BDS双系统中的卫星快速选择的算法，控制紧组合导航系统量测方程的维数，降低了系统的计算量。使用卫星信号模拟器产生的飞行仿真数据，对提出的基于可观测度计算的紧组合导航算法方案的性能进行了验证。结果表明，其定位精度、定速和定姿精度优于传统结构的紧组合导航算法。最后，为了进一步验证基于可观测度计算的紧组合结构方案的有效性和精度，在完成测量单元（MEMSInertial

7、MeasurementUnit，MEMS-IMU）器件标定、误差分析建模和杆臂效应补偿工作的基础之上，搭建了实际的紧组合导航系统数据采集平台。实际车载数据的半物理仿真结果表明，基于可观测度计算的紧组合导航系统方案在定位、定速和定姿方面的精度均优于传统紧组合导航算法。位置和速度的精度提升均大于10%，对姿态的精度提升大于7%。关键词：紧组合导航；可观性；可观测度；分段定常系统；奇异值分解ABSTRACTTheMicro-ElctroMechanicalSystems(MEMS)StrapdownInert