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近年来,GPS/INS组合导航系统因其良好的互补特性在各无人平台上得到广泛应用,低成本的组合导航技术成为目前组合导航系统的重要发展方向。基于低成本的GPS/INS组合导航系统具有特定优势,符合未来无人驾驶运载体的需求。同时,结合传感器数据分析技术与现代数据融合技术,可以实现自主的、无缝的、高精度组合导航系统。然而,低成本的惯性测量单元输出噪声与随机游走较大,得到的导航结果含有较大误差。因此,研究低成本的GPS/INS组合导航系统的误差来源与误差抑制技术,是未来组合导航技术的发展方向之一。本文研究了基于低成本GPS/INS无缝组合导航误差抑制技术,分别从低成本GPS/INS无缝组合导航系统误差分析与建模、基于模糊间隔阈值的经验模态分解(EMD)陀螺消噪方法、基于自适应互补滤波的姿态估计方法以及基于改进的径向基神经网络的组合导航信息融合方法四个方面进行了相关研究。具体的研究方法和创新性为:1、针对本文采用的低成本惯性器件,一方面,对组合导航系统模型进行简化,并确定了该组合导航系统的基本框架,另一方面,分析了该系统的主要误差源,确定了误差抑制方案。2、提出了基于模糊间隔阈值的EMD陀螺消噪方法。分析了MEMS陀螺仪的误差特性,提出将经验模态分解法应用到陀螺仪输出数据消噪中,结合分解得到的本征模函数特点,对阈值系数消噪进行改进,提出模糊间隔阈值的消噪方法。最后设计了仿真信号测试与传感器信号测试。3、基于自适应互补滤波的姿态估计方法。分析了低成本惯性导航解算中姿态更新原理,利用加速度计测量的载体动态信息调整互补滤波器的结构,提高系统姿态估计精度,并降低应用环境对系统解算的干扰。4、基于改进的径向基神经网络的惯导误差抑制方法。采用自适应量子粒子群算法改善径向基神经网络的训练精度与泛化能力,将此网络引入到自适应卡尔曼滤波器中训练输出观测向量,在卫导信号失锁时,有效抑制系统误差发散。最后,本文通过自主研发的组合定位系统进行了仿真测试与车载动态测试,证明了本文提出方法的可靠性与有效性,为低成本GPS/INS无缝组合导航误差抑制技术研究提供一定的参考价值。