基于信息融合的高动态组合导航研究

1144766066 · 发表于 2022-5-10 12:38:50

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雅宝题库解析：
近年来随着科技的发展，各种飞行器和航行器的运动速度不断得到提升，人们对这种高动态物体导航定位的精度的要求也不断加深。然而高动态的物体会产生较大的多普勒效应，增大卫星定位载波跟踪环信号捕获的难度。同时，常用的物体机动模型以匀速度模型和匀加速模型为主，而高动态运动物体的运动状态变化很大，常用的机动运动模型会给滤波带来很大误差，不能满足高动态运动体的需求。在这些情况下，单一的定位方式和单一的传感器已经不能满足精确定位的需求。为了更精确地为运动体导航，多传感器组合导航出现了。本论文主要研究GPS，GALILEO系统，北斗系统和惯性导航系统的组合导航。组合导航系统可以结合卫星导航和惯导系统的优点，同时利用4个传感器的数据。为了合理利用多个传感器的数据，组合导航系统需要对数据进行融合，而数据融合是一个多层次，多方面的处理过程：需要对多源数据进行时空配准，检测，滤波和估计。本文研究基于信息融合的高动态组合导航系统。首先介绍并分析了GPS，GALILEO系统，北斗系统的导航星座，研究与导航定位精度有密切关系的可见星数目，位置精度衰减因子PDOP和几何精度衰减因子GDOP，以精度衰减因子在全球的的分布研究三大导航星座的覆盖性能，以此分析组合导航定位信息的完好性，研究基于GDOP的选星算法, 并通过对所选区域的精度衰减因子和可见星数目的仿真，验证组合导航系统确实可以保证定位信息的完好。为了提高定位的精度，本文研究了高运动态物体的动态模型，以加加速度模型分析高动态运动体，作为其滤波的模型。其次，为了更好地进行数据融合，本文研究了组合系统的定位数据时空配准算法。最后本文研究了多传感器的数据融合结构，提出了几种信息融合时的权值确定法，并提出了一个基于GPS，GALILEO，北斗系统和惯性导航系统的带反馈的加权混合滤波系统模型。

基于信息融合的高动态组合导航研究

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