一、捷联惯导系统发展及其军事应用（论文文献综述）
张远飞[1]（2021）在《基于非线性滤波的SINS大方位失准角初始对准方法》文中指出捷联惯性导航系统（Strapdown Inertial Navigation System,SINS）是一种推算式的导航方法。初始对准是SINS的关键技术之一,其对准精度直接影响导航的精度。SINS存在惯性传感器随机误差、系统不确定噪声、建模误差、环境扰动等问题,仍使用小失准角处理,会使估计状态的精度下滑。因此,本文针对大方位失准角的情况,设计一类非线性滤波方法,并应用于SINS大方位失准角的初始对准。本文的主要工作及创新点如下:针对扩展卡尔曼滤波器（Extended Kalman Filter,EKF）线性化导致估计精度变差的问题,提出了一种基于迭代EKF的SINS大方位失准角初始对准算法。迭代EKF算法使用k+1时刻的状态估值代替k时刻的状态估值并对非线性方程重新线性化,从而减少EKF由于忽略非线性函数的高阶项带来的截断误差。在大方位失准角的情况下,通过使用计算得到的状态估值代替前一时刻的值进行多步迭代,进一步提高了大方位失准角下的惯导对准精度,迭代扩展卡尔曼滤波算法比传统扩展卡尔曼滤波器的稳定性更好、对准精度更高。针对方位失准角较大且系统噪声方差未知的问题,提出了一种基于自适应平滑变结构滤波的SINS大方位失准角初始对准方法。滤波器使用新息的自适应估计方法在线估计观测噪声方差矩阵,充分利用现时的测量数据,实时辨别系统的噪声方差和观测噪声方差,减少了系统的计算量,缩短了系统的对准时间。当SINS的噪声方差未知时,自适应平滑变结构滤波器相比EKF可以较好地解决参数以及模型不确定性问题,且方位失准角的估计精度比EKF的精度更高。针对SINS模型中噪声统计特性未知且方位失准角过大的问题,提出了一种粒子滤波和平滑变结构滤波相结合的滤波器。由于大方位失准角下的SINS误差模型不再是线性的,且状态变量的维数较大,单独使用平滑变结构滤波需将其线性化,而粒子滤波维数越大其运行效率越低,因此将系统的状态向量分为两个部分。对速度和陀螺加计误差进行平滑变结构滤波器滤波,三个姿态角误差使用粒子滤波算法。此组合滤波器不仅保留了粒子滤波可应用于非线性非高斯系统的优点,也避免了平滑变结构滤波线性化的过程。该滤波算法比PF的运行效率更高,在系统噪声非高斯且系统突变等情况下,此滤波较EKF更加具有抗干扰能力。在静基座大方位失准角的基础上,通过无人机中的惯性传感器采集得到其静止数据,对本文所提出的非线性滤波算法进行仿真验证,结果表明其可以改善SINS的对准精度和实时性能。
王德超[2]（2021）在《车载光纤陀螺捷联惯性导航系统优化设计》文中研究说明车载捷联导航系统能够为车辆在实际运行中提供精确的导航信息,对于军用车辆及大型工程车辆具有重要的作用。因军用车辆或大型工程车辆应用环境恶劣、振动冲击大等原因,导致系统在使用过程中性能下降,甚至无法正常工作。本文将以军用车辆及大型工程车辆的应用需求为背景,对车载捷联惯性导航系统进行优化设计,对系统的结构、部分硬件电路、减振器、电源部分、加速度计采样电路等进行相应的优化设计,优化后系统的精度、体积、功耗、及其对环境的适应性有所提高,并通过试验验证其满足实际的应用需求,为车辆实现精确导航。论文的主要内容有:（1）车载捷联惯导系统总体优化设计与实现。对现阶段车载捷联惯导系统的现状进行调研,准确把握现阶段车载捷联惯导系统的研究状况及不足之处,提出总体的优化设计与实现方案;根据设计指标,对主要器件进行选型;对系统的机械结构、减振机构、部分硬件电路、系统电源部分和加速度计采样电路进行总体优化设计。分析了惯导系统解算的基本原理及其误差方程;运用Allan方差对惯性器件的误差进行分析（2）车载捷联惯导系统减振器设计。分析车载环境产生振动的原因及减振器的原理;对减振器进行选型设计、结构设计及其参数设计,并对设计的减振器进行角振动与线振动试验,试验证明针对2～200Hz左右的噪声,能够隔离掉80%的振动噪声。（3）加速度计信号采集系统优化与温度补偿。介绍之前采集电路的方案,并分析了改进后的加速度计采集方法。由电路的线性度测试、加速度计的稳定性测试和非线性度测试验证,改进过的采集电路线性度提高了一个量级;稳定性测试零偏和标度因数的误差变得更小;加速度计非线性度测试采用IF方式的加速度计采集的非线性度与AD相近,都达到100ppm以下。并通过最小二乘法对加速度计的零偏和标度因数进行补偿。（4）车载捷联惯导系统的试验验证。为了验证优化后系统的性能及其稳定可靠性,进行了电源的功能测试、环境测试试验、对准试验以及动态跑车试验。实验结果显示:初始对准精度水平姿态优于0.02°,航向优于0.1°sec L,对准时间小于5min,定位误差优于1nm/h。优化后的系统性能更高,工作更加稳定可靠,更适用于实际环境。
邸瑛琳[3]（2020）在《基于惯性导航的升沉测量系统研究》文中进行了进一步梳理由于受到海浪的激励作用,舰船在海上航行过程中,会被动地产生升沉运动,升沉信息的精确测量在海洋贸易中船舶之间的货物交接、海上作业设备的升沉补偿装置设计、舰载机的起降及舰载武器发射等许多方面都有重大意义。本文即针对在海上执行作业任务的舰船,以降低所受海面环境影响,提高作业效率与安全性为目的,对升沉信息的测量展开研究。本文设计了基于捷联惯导的舰船升沉测量方法。通过仿真生成舰船升沉运动轨迹,基于升沉轨迹通过捷联惯导解算升沉信息,设计升沉滤波器以解决升沉信息发散的问题,升沉滤波器在解决升沉信息发散的同时引入了相位误差,通过设计带限傅里叶线性组合算法的修正模型可补偿相位误差,实现了高精度的升沉测量。最后将分析杆臂效应误差并进行补偿。主要研究了如下内容:首先推导了捷联惯导数字迭代算法,并建立了捷联惯导的姿态、速度、位置误差模型。基于升沉运动的特点,分析了基于惯性的升沉测量原理。采用捷联惯导反演算法生成升沉运动轨迹,然后基于升沉运动轨迹解算升沉信息,分析升沉信息发散的原因,并介绍了舰船升沉测量中的杆臂误差效应。根据升沉测量的影响因素及天向加速度误差模型设计可抑制发散、滤除低频信息的升沉滤波器,并分析了影响升沉滤波器性能的参数以及升沉滤波器在抑制发散的同时引入的误差。升沉滤波器在解决升沉信息发散的同时引入了相位超前误差,为了补偿相位超前误差,介绍了傅里叶线性拟合算法的基本原理,并根据升沉信号的特点,采用其改进算法——带限傅里叶线性拟合算法对升沉滤波器的输出信号进行拟合,并采用基于带限傅里叶线性拟合的修正模型补偿升沉滤波器引入的相位误差。对实际工程应用中捷联惯导系统的安装位置与舰船重心不重合导致的杆臂误差效应进行了分析与补偿。对杆臂误差建立了数学模型并进行分析,设计了杆臂误差的补偿算法以得到舰船重心位置及任意监测点的升沉信息。
成光浩[4]（2019）在《基于抗干扰滤波的捷联惯导系统初始对准研究》文中研究表明现今,惯性导航系统在军事和民用领域中发挥越来越重要的作用。惯性导航具有不受外界干扰、不受地形和恶劣天气影响、隐蔽性好、数据更新率高、短期精度好以及能够同时提供载体的位置、速度、姿态信息等优点。初始对准是捷联惯导系统的关键技术,直接影响到导航系统的精度。本文分析了捷联惯性导航系统的工作原理、误差特性、干扰特性等,建立了静基座下捷联惯导系统的误差模型。当惯导系统存在模型不确定性、噪声统计特性未知、多种类型干扰等问题时,传统卡尔曼型滤波器的稳定性和鲁棒性有所欠缺。因此需要设计一类基于抗干扰滤波的捷联惯导系统初始对准方法,提高导航精度。本文的主要工作及创新点如下:针对捷联惯性导航系统中模型误差难以精确测量,大部分已有的初始对准方法将模型误差假设为高斯白噪声的局限性,提出了一种预测迭代卡尔曼滤波方法。使用预测滤波器估计出惯性器件引起的模型误差,同时利用迭代卡尔曼滤波技术,防止一步预测误差过大,导致结果不稳定。通过预测模型误差以及调整模型误差的权值,预测迭代卡尔曼滤波器比传统卡尔曼滤波器稳定性更好、对准精度更高。针对基于卡尔曼滤波的惯导对准方法难以精确估计噪声和外部干扰、抗干扰能力不强的问题,提出了一种含遗忘因子的平滑变结构滤波器。滤波器中加入遗忘因子限制平滑变结构滤波器的记忆长度,充分利用现时的测量数据,提高现时数据在状态估计中的权重,以此避免滤波发散。当惯导系统中含有非高斯干扰时,含遗忘因子的平滑变结构滤波器比传统卡尔曼滤波器精度高、抗干扰能力强。平滑变结构滤波器本质是一种次优滤波器,当系统噪声为高斯白噪声、且系统正常运行时,精度比最优的卡尔曼滤波器略差。针对惯导系统模型中噪声统计特性未知的问题,提出了一种卡尔曼平滑变结构组合滤波的方法。通过定义一个全平滑有界层,进行最优估计。当平滑边界层小于恒定边界层时,采用传统卡尔曼滤波,提高对准系统的精度;当平滑边界层大于恒定边界层时,采用平滑变结构滤波,提高初始对准系统的鲁棒性。以此融合平滑变结构滤波算法的鲁棒性和卡尔曼滤波算法的准确性。仿真和实验结果验证了本文的抗干扰滤波算法,从结果可以得出,本文所提出的抗干扰滤波方法能提高惯性导航系统初始对准的精度和稳定度,具有一定的抗干扰能力和鲁棒性能,为高精度惯性导航系统的设计提供了基础。
秦杨[5]（2019）在《基于INS/GPS/地磁/太阳方位角的弹载组合导航技术研究》文中指出组合导航技术由于使用多数据来源对航行体进行导航,其导航性能相对于单一的惯性导航系统可大幅度提升,被广泛应用于军事及民用领域中。对于制导炮弹而言,由于发射时高动态环境（高过载、高转速、高初速）使得弹载导航系统必须在炮弹发射后上电工作,所以弹载导航系需要在空中没有初始条件的情况下获取位置、速度及姿态信息的初始对准值,对于这种情况下的组合导航系统可靠的导航信息获取变得尤为关键。基于某型制导炮弹,本文提出了一种基于INS、GPS、地磁传感器及太阳方位角传感器的一种弹载组合导航系统,通过理论研究、算法解析、仿真验证等一系列手段完成了INS/GPS/地磁/太阳方位角弹载组合导航系统的设计。本文以制导炮弹所使用的INS/GPS组合导航系统为研究背景,在研究已有INS/GPS组合导航系统的基础上提出了一种基于INS、GPS、地磁传感器以及太阳方位角传感器的一种新型弹载组合导航系统。为了有效评估该INS/GPS/地磁/太阳方位角组合导航系统的可靠性与实用性,本文基于通过研究得出的地磁传感器以及太阳方位角传感器对姿态角的获取方法,建立了INS/GPS/地磁/太阳方位角组合导航系统的数学模型。之后利用该模型在模拟的六自由度弹道情况下进行仿真,通过仿真所得到的导航参数误差对比图验证了地磁/太阳方位角组合测量姿态方法在组合导航系统数据融合滤波处理中的性能。仿真结果表明,相对于已有的INS/GPS弹载组合导航系统,本文所提出的的INS/GPS/地磁/太阳方位角弹载组合导航系统能够进一步对制导炮弹的姿态角进行优化估计,从而很大程度上提高了弹载组合导航的数据融合处理估计精度,继而打到了提高系统定位精度的目的。
李久顺[6]（2018）在《捷联惯导系统误差抑制及补偿方法研究》文中研究指明捷联惯导系统以其自主性、输出信息的连续性及全面性等诸多优点,在陆、海、空、天等导航领域得到广泛应用。但是,陀螺仪误差、加速度计误差、初始对准误差等误差源激励捷联惯导系统产生舒勒、地球及傅科周期性振荡误差,陀螺仪随机误差分量更是会产生均方根值随时间的平方根增长的累积误差分量,严重降低了捷联惯性导航系统的实时导航精度。论文针对上述问题展开捷联惯导系统误差抑制和补偿方法的研究工作,为克服传统阻尼技术存在的超调误差大、误差收敛时间长等缺点,以卡尔曼滤波技术为基础,对自适应组合导航技术、信息融合技术、振荡误差抑制技术进行深入探讨,同时,对无阻尼捷联惯导系统振荡误差补偿方法进行研究,以提高其导航精度。论文的主要工作如下:首先,建立捷联惯导系统及其组合导航系统相关模型,主要包括:捷联惯导系统常用坐标系、力学编排、系统误差方程和组合导航系统数学模型等。针对噪声统计特性未知造成的滤波精度降低甚至发散的问题,对传统新息自适应卡尔曼滤波算法进行改进,设计量测噪声方差矩阵的梯度检测函数,实时检测噪声统计特性的实际变化情况,根据梯度函数检测结果,以滑动窗口自适应函数实时调整新息检测序列采样区间宽度,实现窗口宽度自适应变化。计算机仿真结果表明,论文所设计的基于滑动窗口的新息自适应组合导航算法的窗口宽度可根据实际情况自适应改变,从而避免了固定窗口宽度的选取,使算法跟踪精度和跟踪灵敏度同时得到保证,且计算量小,具有较高实时性,有效提高了组合导系统导航精度。其次,讨论并分析抑制捷联惯导系统振荡误差的传统阻尼技术,针对其存在的超调误差大、误差收敛时间长等缺点,提出基于卡尔曼滤波算法的全振荡误差抑制方法,利用加速度计测量信息和捷联惯导系统计算参数推导了载体速度变化率在地理坐标系上的投影,在固定时间段内对速度变化率进行积分处理,分离出载体运动速率,并用外部参考速度对其进行补偿,将补偿后的积分结果作为卡尔曼滤波观测量,推导出卡尔曼滤波观测方程,采用卡尔曼滤波器进行捷联惯导系统误差状态估计,以输出校正或反馈校正的方式进行捷联惯导系统振荡误差的补偿。同时,理论推导基于卡尔曼滤波的全振荡误差抑制方法的系统误差,与传统阻尼技术系统误差进行对比分析。计算机仿真及试验结果表明,论文提出的捷联惯导系统振荡误差抑制方法可以实现舒勒、地球及傅科振荡误差的同时抑制,并且,相较于传统阻尼技术而言,大幅缩短误差收敛所需时间,显着减小了阻尼状态切换过程中产生的超调误差。再次,讨论并分析以速度误差为观测量的组合导航算法误差,为进一步缩短基于卡尔曼滤波算法的全振荡误差抑制方法的误差收敛时间和提高其导航精度,提出了基于双滤波器的捷联惯导系统振荡误差抑制方法,设计双滤波器串行结构,利用组合导航算法的速度平滑作用及其误差收敛速度,以估计误差协方差矩阵为依据,通过信息融合技术进行双滤波器信息融合,并设计状态估计值修正函数,抑制外速常值误差对系统误差的影响。计算机仿真结果表明,论文提出的基于双滤波器的捷联惯导系统振荡误差抑制方法可以有效缩短误差收敛时间,抑制外速常值误差对系统的影响,提高系统导航精度。最后,深入探究捷联惯导系统误差传播机理,解析无阻尼捷联惯导系统误差,针对非匀速运动且外部参考信息不可用时振荡误差得不到补偿的问题,提出无阻尼捷联惯导系统振荡误差补偿方法,基于周期性振荡信号平均相消原理,利用捷联惯导系统可并行执行多套导航算法的特点,从数学角度出发,利用两个相位相差?的周期性振荡信号可平均互补的特性,通过预测时间序列及延时对准达到补偿周期性振荡误差的目的。计算机仿真及试验结果表明,该方法在无阻尼状态下可实现捷联惯性导航系统的周期性振荡误差的补偿,在提高捷联惯导系统精度的同时,有效地保留了捷联惯导系统的自主性。
曹新宇[7]（2018）在《组态式捷联惯导系统仿真验证平台的研究与设计》文中研究指明捷联惯导系统体积小、成本低、精度高,已成为目前惯导系统领域研究的主要内容。捷联惯导系统仿真技术的出现降低了捷联惯导系统研制成本,缩短了研发周期,使得捷联惯导系统快速发展。目前,以船舶为应用对象的捷联惯导系统大多是通过模拟器进行仿真验证,而模拟器由于内部包含算法程序,因此只能对某一特定算法模型的捷联惯导系统进行仿真分析,难以对后续的改进优化算法进行再次验证,导致模拟器很快失效。基于模拟器的弊端,本文研究设计一款组态式捷联惯导系统仿真验证平台,通过外部载入算法模型的方式进行捷联惯导系统仿真分析验证。本文首先对组态式捷联惯导系统仿真验证平台进行功能和需求分析,归纳总结出仿真验证平台所具有的功能,从平台的总体框架、运行方式以及数学模型切换条件三方面进行组态式捷联惯导系统仿真验证平台总体方案设计。仿真验证平台本身不包含算法模型,而是采用外部载入算法模型的方式对捷联惯导系统进行性能精度验证,因此对仿真验证平台进行接口规范设计,意使所有符合本文接口规范的算法模型都可以在该仿真验证平台运行。其次,根据组态式捷联惯导系统仿真验证平台方案设计研究,对实现仿真验证平台所涉及的技术方法进行分析研究。组态式捷联惯导系统仿真验证平台分为平台控制模块、子系统模型模块以及导航信息显示模块,其中平台控制模块研究按钮、鼠标、键盘和模拟输入对仿真验证平台的控制,子系统模型模块研究模型载入方式以及模型运行方式,导航信息显示模块研究文本显示方法、仪表显示方法、曲线显示方法。由于没有现成的适用于船舶姿态信息显示的仪表控件,所以本文利用OpenGL图形库并结合MFC技术进行姿态显示虚拟仪表控件的开发。最后,通过组态式捷联惯导系统仿真验证平台方案设计和技术研究,对仿真验证平台和子系统模型进行技术实现,并详细阐述仿真验证平台操作流程。为了证明仿真验证平台可以按照预期设计运行并产生结果,设计仿真方案对仿真验证平台功能进行实例验证。同时,为了证明仿真验证平台运行结果准确可靠,将仿真验证平台运行数据与相同条件下运行的原程序数据进行比较验证。
孙华忠[8]（2018）在《捷联惯导/里程计组合定位定向系统研究》文中进行了进一步梳理车载定位定向系统能够实时为车辆提供精确的姿态、速度和位置等导航信息,已成为现代化战争中车辆平台的关键性装备,其性能的优劣直接关系到陆军特种车辆的战斗力。由于惯性导航系统的信息完备性,捷联惯导系统成为车载定位定向系统的首选。然而惯性导航系统是一种航位推算系统,其误差会随时间不断积累,因此通常采用组合导航的方式来提高导航系统性能。捷联惯导系统和GPS、北斗等组合是定位定向系统常用的组合方式,它能够满足车辆对定位定向的要求,但这种组合导航方式并不能满足军用特种车辆如导弹发射车等对自主性和隐蔽性的严格要求,因此由捷联惯导和里程计组成的组合导航系统已成为车载定位定向系统的重要研究方向。本文通过对捷联惯导/里程计组合定位定向系统的研究,设计出一套完全自主、性能可靠的定位定向系统。具体内容包括:1、捷联惯导/里程计组合定位定向系统的总体方案设计。在对组合定位定向系统的功能和组成进行研究后提出本文需要达到的研究目标,根据设计目标对系统主要器件进行选型,并通过仿真分析所选器件的理论可行性。2、捷联惯导/里程计组合定位定向系统的原理分析。对捷联惯导的数字递推算法进行推导,并完成捷联惯导/里程计组合定位定向系统的误差分析,在此基础上设计组合定位定向系统的初始对准和组合导航算法,通过仿真分析验证算法的正确性。3、根据总体方案和器件选型,完成对捷联惯导系统和里程计信息采样模块的硬件电路设计;根据组合定位定向系统的算法和功能完成系统的软件设计;最后搭建起捷联惯导/里程计组合定位定向系统的试验平台。4、对捷联惯导/里程计组合定位定向系统进行试验验证。首先对惯性测量单元和里程计进行标定和误差补偿,然后通过初始对准试验和跑车试验验证系统定位定向精度。经试验验证,系统初始对准精度优于0.06°,对准时间小于5分钟,定位误差小于0.2%D（D为行驶里程）。
孟佳帅[9]（2018）在《光纤陀螺捷联惯导系统杆臂效应补偿方法的设计与实现》文中研究表明惯导系统可以用来确定载体的位置、速度和姿态,在航空、航天、航海等领域得到了广泛地应用,常作为组合导航系统的主导航系统。伴随着惯性元件控制理论及计算机技术的发展,捷联惯导系统以其体积小、成本低、结构简单、可靠性高等优势成为惯导系统发展的主流和方向。在以前,都是假设捷联惯性测量组件（SIMU）安装于载体坐标系的原点,但是,事实上考虑到SIMU自身体积以及安装位置等因素,其测量敏感点不可能同载体坐标系的原点恰好重合在一起,而是存在一定的距离。根据刚体转动定理,距离转动点不同距离处的加速度的数值是不同的。所以,当角运动的时候,SIMU上每个点的加速度一般是互不相同的,如果把其当作是理想的输出,再进行惯性导航解算的时候,会在理论上产生导航误差,本文称作这类误差是内杆臂效应误差。当进行不同导航系统之间信息比对的时候,即组合导航时,需要考虑到杆臂效应问题,称作是外杆臂效应。本文首先简介了惯导系统的误差方程,常用坐标系及转换关系,捷联矩阵的更新方法,以及卡尔曼滤波的基本方程。然后,在惯导理论的基础上,分析了内杆臂效应产生的原因,以质点在二维平面上的运动情况为例,分析质点在圆弧形轨道上的运动。假设SIMU绕某转动轴作角振动,分析运动情况,证明内杆臂效应的存在性,通过仿真实验说明其对系统产生的影响。再针对内杆臂效应误差,提出了两种补偿措施——基于动力学原理的力学补偿法和基于卡尔曼滤波原理的补偿法,针对这两种方法,依次采取仿真实验以验证补偿方法的可行性。在实验室现有条件下,利用三轴转台设计了五级海况摇摆实验,分析实验数据,验证了基于卡尔曼滤波的补偿法的有效性。然后研究外杆臂效应误差的补偿问题。先以SINS/DVL组合导航系统为研究对象,分析外杆臂效应误差对系统的影响,提出补偿方法,建立误差模型,利用仿真实验验证,对结果进行分析。再以SINS/GPS组合导航系统作为研究对象,提出了外杆臂效应误差的补偿方法,建立误差模型,完成仿真实验,分析实验结果。最后依据实验室设备条件,设计了车载实验以及半仿真实验,验证了SINS/GPS外杆臂效应误差补偿方法的有效性。最后得出本课题的结论,即杆臂效应对捷联惯导系统及组合导航系统都产生误差影响,提出的误差补偿方法可以提高导航精度。
孙志刚[10]（2017）在《基于MEMS-IMU/双天线GPS组合导航定位定向技术》文中认为组合导航技术一直是导航领域的重要发展方向。一般单一的导航方式总是不可避免的存在着各种缺点,组合导航技术则是把多种导航技术结合起来,将子系统的信息进行融合,使得每个子系统的优势得到互补,最终提高导航系统的精度和稳定性。随着经济的发展和技术的进步,低成本、小型化、低功耗、较高精度和稳定性的微小型组合导航系统具有很大的市场价值和应用前景。MEMS具有成本低、体积小、重量轻等优点,但是MEMS惯性单元精度差,单独工作一般难以完成初始对准及惯性导航任务;双天线GPS则可以提供不随时间发散的位置及航向信息,但不能提供水平姿态,并且输出频率较低,容易受到干扰及遮挡而丢失信息。论文采用MEMS和双天线GPS系统进行松组合导航,利用双天线GPS提供的位置及航向信息对MEMS惯性单元误差进行校正,使组合导航系统在较低成本的情况下获得相对较好的位置及姿态精度。首先,通过查阅导航文献,详细介绍了GPS、MEMS和组合导航系统的国内外发展状况;阐述GPS和SINS导航原理,分析导航误差,推导了SINS更新方程,并根据MEMS惯性单元陀螺精度较低的情况,提出了初始粗对准的方法。其次,根据GPS和MEMS数据格式,分析数据采集的流程;利用Python语言多线程算法对GPS和MEMS数据进行解析、保存和显示。学习理解了卡尔曼滤波的基本原理,设计以双天线GPS提供的航向角和位置或者位置信息作为观测量的卡尔曼滤波器,推导了相应的误差方程、系统状态方程和系统测量方程。并通过仿真实验,验证了组合导航卡尔曼滤波技术能够提高导航精度和稳定性。最后,设计双天线GPS和MEMS组合导航实物系统,进行了全组合导航和不同模式导航实验。通过静态和动态实验结果对比分析,验证了导航系统的实用性和导航算法的正确性。在GPS信号失锁一分钟的情况下,静态实验中,航向角误差低于0.08°,水平角误差低于0.04°,速度误差低于0.08m/s,位置误差低于0.7m;动态实验中,航向角误差低于0.18°,水平角误差低于0.08°,速度误差低于0.3m/s,位置误差低于2.2m。即使在复杂环境造成GPS航向角或位置信号失锁的情况下,该组合导航系统能够及时转换导航模式,在丢失GPS信号的短时间内提供较高精度的定位定向功能,具有较高的可靠性。
二、捷联惯导系统发展及其军事应用（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、捷联惯导系统发展及其军事应用（论文提纲范文）
（1）基于非线性滤波的SINS大方位失准角初始对准方法（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外发展及研究现状 |
| 1.2.1 捷联式惯导系统发展概况 |
| 1.2.2 捷联式惯导初始对准发展概况 |
| 1.3 论文结构安排和主要内容 |
| 第2章 捷联惯导初始对准基本理论 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 捷联式惯导系统的基本原理 |
| 2.2.1 常用的坐标系 |
| 2.2.2 姿态矩阵的定义和更新算法 |
| 2.3 捷联惯导大方位失准角下的误差分析 |
| 2.3.1 非线性速度误差方程 |
| 2.3.2 非线性姿态误差方程 |
| 2.3.3 惯性器件误差模型 |
| 2.4 捷联惯导初始对准的关键技术 |
| 2.4.1 粗对准 |
| 2.4.2 精对准 |
| 2.5 常用滤波方法 |
| 2.5.1 扩展卡尔曼滤波 |
| 2.5.2 无迹卡尔曼滤波 |
| 2.5.3 容积卡尔曼滤波 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 基于迭代扩展卡尔曼滤波的SINS大方位失准角初始对准方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 大方位失准角下的非线性初始对准模型 |
| 3.3 迭代扩展卡尔曼滤波 |
| 3.4 实验仿真结果与分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于自适应平滑变结构滤波的SINS大方位失准角初始对准方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 系统误差模型 |
| 4.3 自适应平滑变结构滤波器 |
| 4.3.1 平滑变结构滤波算法的稳定性证明 |
| 4.3.2 自适应平滑变结构滤波过程 |
| 4.4 实验仿真结果及分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于PF-SVSF组合滤波的SINS大方位失准角初始对准方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 系统误差模型 |
| 5.3 粒子滤波 |
| 5.4 粒子平滑变结构组合滤波器 |
| 5.5 实验仿真结果及分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 本文工作总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间研究成果 |
| 致谢 |
（2）车载光纤陀螺捷联惯性导航系统优化设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题的背景及研究意义 |
| 1.2 国内外的研究现状 |
| 1.2.1 光纤陀螺捷联惯导系统 |
| 1.2.2 车载光纤捷联惯导系统 |
| 1.2.3 捷联惯导减振器的研究现状 |
| 1.2.4 加速度计信号采集的研究现状 |
| 1.3 论文研究的主要内容与结构安排 |
| 第2章 捷联惯导系统的总体优化设计 |
| 2.1 系统总体优化设计 |
| 2.2 系统主要的性能指标 |
| 2.3 关键器件的选型 |
| 2.3.1 陀螺的选型 |
| 2.3.2 加速度计的选型 |
| 2.4 系统的整体优化设计与实现 |
| 2.4.1 系统的机械结构优化设计 |
| 2.4.2 系统的硬件优化设计 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 捷联惯性导航系统原理与误差分析 |
| 3.1 常用坐标系及其转换关系 |
| 3.1.1 常用坐标系 |
| 3.1.2 坐标系之间的转换关系 |
| 3.2 捷联惯性导航系统基本原理 |
| 3.2.1 姿态解算 |
| 3.2.2 速度解算 |
| 3.2.3 位置解算 |
| 3.3 捷联惯导系统误差分析 |
| 3.3.1 捷联惯导系统误差分类 |
| 3.3.2 捷联惯导系统误差方程 |
| 3.4 惯性器件误差分析 |
| 3.4.1 Allan方差的基本原理 |
| 3.4.2 惯性器件的性能评价 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 捷联惯导系统减振器优化设计 |
| 4.1 车载环境产生振动噪声的影响因素 |
| 4.2 减振设计原理 |
| 4.3 减振器设计 |
| 4.3.1 减振器的选型 |
| 4.3.2 减振器的设计要求 |
| 4.3.3 减振器结构设计 |
| 4.3.4 减振器参数设计 |
| 4.4 减振系统试验验证 |
| 4.4.1 角振动试验 |
| 4.4.2 线振动试验 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 加速度计信号采集系统优化与温度补偿 |
| 5.1 传统加速度信号采集方法分析 |
| 5.1.1 I-V转换电路设计 |
| 5.1.2 全差分调理电路 |
| 5.1.3 模数转换电路 |
| 5.2 改进型加速度信号采集方法分析 |
| 5.3 数据采集系统性能测试与对比 |
| 5.3.1 采集电路线性度测试 |
| 5.3.2 加速度计的稳定性测试 |
| 5.3.3 加速度计非线性度测试 |
| 5.4 加速度计高低温测试及温度补偿 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 车载捷联惯导系统实验验证 |
| 6.1 系统电源功能测试与对比 |
| 6.1.1 纹波与噪声的测试 |
| 6.1.2 电源功耗测试 |
| 6.2 导航系统环境测试试验 |
| 6.2.1 高低温试验 |
| 6.2.2 电源拉偏试验 |
| 6.3 系统初始对准试验 |
| 6.3.1 静态对准试验 |
| 6.3.2 动态对准试验 |
| 6.3.3 静态导航试验 |
| 6.4 车载动态试验 |
| 6.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 |
| 致谢 |
（3）基于惯性导航的升沉测量系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 升沉测量的研究现状 |
| 1.2.2 惯性导航的发展与现状 |
| 1.3 本文的主要研究内容及章节安排 |
| 第2章 捷联惯导系统的基本原理 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 坐标系的定义及坐标转换关系 |
| 2.2.1 坐标系的定义 |
| 2.2.2 坐标系之间的变换关系 |
| 2.3 捷联惯导数字迭代算法 |
| 2.3.1 捷联惯导算法微分方程组 |
| 2.3.2 姿态更新算法 |
| 2.3.3 速度更新算法 |
| 2.3.4 位置更新算法 |
| 2.4 捷联惯导系统的误差模型 |
| 2.4.1 速度误差方程 |
| 2.4.2 位置误差方程 |
| 2.4.3 姿态误差方程 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于捷联惯导的舰船升沉测量方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 升沉运动测量原理 |
| 3.2.1 升沉运动描述 |
| 3.2.2 基于惯性的升沉测量原理 |
| 3.3 基于捷联惯导解算升沉信息 |
| 3.3.1 舰船升沉运动轨迹生成 |
| 3.3.2 捷联惯导解算升沉信息 |
| 3.4 升沉信息发散的原因分析 |
| 3.4.1 惯性高度通道的稳定性分析 |
| 3.4.2 天向加速度误差 |
| 3.4.3 周期振荡 |
| 3.5 舰船升沉测量的杆臂效应 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 升沉滤波器设计 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 数字滤波技术 |
| 4.3 数字高通滤波器设计 |
| 4.3.1 模拟滤波器的设计 |
| 4.3.2 巴特沃斯低通滤波器 |
| 4.3.3 低通滤波器与高通滤波器的频率变换 |
| 4.3.4 模拟滤波器与数字滤波器的变换 |
| 4.4 升沉滤波器设计 |
| 4.4.1 升沉滤波器 |
| 4.4.2 升沉滤波器的参数及误差分析 |
| 4.5 仿真分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 自适应滤波算法设计 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 傅里叶线性组合 |
| 5.2.1 最小均方算法原理 |
| 5.2.2 傅里叶线性组合 |
| 5.3 带限傅里叶线性组合 |
| 5.3.1 带限傅里叶线性组合算法 |
| 5.3.2 带限傅里叶线性组合算法的参数选取 |
| 5.4 基于带限傅里叶线性组合的误差补偿算法 |
| 5.5 仿真分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 杆臂误差的分析与补偿 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 杆臂误差的建模与分析 |
| 6.2.1 杆臂误差的定义 |
| 6.2.2 杆臂误差的数学建模 |
| 6.3 杆臂误差补偿 |
| 6.3.1 安装杆臂误差补偿 |
| 6.3.2 测量杆臂误差补偿 |
| 6.4 仿真分析 |
| 6.4.1 单个信号的仿真 |
| 6.4.2 多个信号叠加的仿真 |
| 6.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（4）基于抗干扰滤波的捷联惯导系统初始对准研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究意义 |
| 1.1.1 惯性导航系统简介 |
| 1.1.2 惯导系统初始对准 |
| 1.2 捷联惯导的基本原理 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 惯性导航系统研究现状 |
| 1.3.2 初始对准研究现状 |
| 1.4 本文研究目的及主要研究内容 |
| 第二章 捷联惯性导航预备知识 |
| 2.1 捷联惯导的基础知识 |
| 2.1.1 捷联惯导常用的坐标系 |
| 2.1.2 捷联惯导的姿态矩阵 |
| 2.1.3 姿态矩阵的更新算法 |
| 2.2 捷联惯导的误差分析 |
| 2.2.1 速度误差方程 |
| 2.2.2 位置误差方程 |
| 2.2.3 姿态误差方程 |
| 2.3 捷联惯导初始对准的关键技术 |
| 2.3.1 粗对准 |
| 2.3.2 精对准 |
| 2.4 常用滤波方法 |
| 2.4.1 卡尔曼滤波 |
| 2.4.2 扩展卡尔曼滤波 |
| 2.4.3 无迹卡尔曼滤波 |
| 2.4.4 渐消卡尔曼滤波 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于预测迭代卡尔曼滤波器的捷联惯导初始对准 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 系统误差模型 |
| 3.3 预测迭代卡尔曼滤波 |
| 3.3.1 预测滤波器 |
| 3.3.2 预测迭代卡尔曼滤波器 |
| 3.4 仿真结果与分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于含遗忘因子的平滑变结构滤波器的捷联惯导初始对准 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 系统误差模型 |
| 4.3 含遗忘因子的平滑变结构滤波器 |
| 4.3.1 稳定性证明 |
| 4.3.2 含遗忘因子的平滑变结构滤波过程 |
| 4.4 仿真结果及分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于卡尔曼平滑变结构滤波的捷联惯导初始对准 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 系统误差模型 |
| 5.3 平滑变结构滤波器的最优化 |
| 5.4 卡尔曼平滑变结构组合滤波器 |
| 5.5 仿真结果及分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 本文工作总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士期间取得的学术成果 |
（5）基于INS/GPS/地磁/太阳方位角的弹载组合导航技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外发展现状 |
| 1.2.1 INS/GPS的组合导航 |
| 1.2.2 地磁信息辅助下的惯性导航 |
| 1.2.3 太阳方位角的应用 |
| 1.3 研究内容及主要工作 |
| 2 捷联惯性导航系统 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 常用坐标系 |
| 2.3 坐标系之间的转换 |
| 2.4 基本误差方程 |
| 2.4.1 数学平台误差角误差 |
| 2.4.2 速度误差 |
| 2.4.3 位置误差 |
| 2.5 姿态更新算法的类型 |
| 2.5.1 四元数法 |
| 2.5.2 等效旋转矢量法 |
| 2.5.3 两种姿态更新算法的对比仿真 |
| 2.6 惯性导航系统上弹应用仿真 |
| 2.7 本章小结 |
| 3 基于地磁的测姿原理 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 地磁的基本理论 |
| 3.3 地磁矢量在各个坐标系下的表示 |
| 3.4 三轴地磁传感器测姿原理 |
| 3.4.1 关于姿态角的三角函数方程 |
| 3.4.2 已知Ψ求θ |
| 3.4.3 已知Ψ求γ |
| 3.4.4 已知θ求ψ |
| 3.4.5 已知γ求ψ |
| 3.5 单轴地磁传感器对滚转角的测量方法 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 基于地磁、太阳方位角的导航信息解算 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 太阳方位角传感器原理 |
| 4.3 基于地磁/太阳方位角的姿态解析算法 |
| 4.4 算法仿真与分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 INS/GPS/地磁/太阳方位角组合导航系统 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 GPS全球定位系统 |
| 5.2.1 GPS的组成及工作原理 |
| 5.2.2 GPS误差模型 |
| 5.3 组合导航系统滤波方法 |
| 5.3.1 卡尔曼滤波原理 |
| 5.3.2 无迹卡尔曼滤波 |
| 5.4 INS/GPS/地磁/太阳方位角组合导航系统设计 |
| 5.4.1 耦合方式的选择 |
| 5.4.2 状态量的选取 |
| 5.4.3 系统的模型建立 |
| 5.5 组合导航的仿真与分析 |
| 5.6 组合导航系统的试验验证 |
| 5.6.1 试验介绍 |
| 5.6.2 地面性能试验 |
| 5.6.3 跑车试验 |
| 5.7 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（6）捷联惯导系统误差抑制及补偿方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题的研究背景、目的和意义 |
| 1.2 惯性导航系统的发展 |
| 1.3 捷联惯导系统误差抑制技术概况 |
| 1.3.1 组合导航系统研究现状 |
| 1.3.2 捷联惯导系统阻尼技术研究现状 |
| 1.4 论文的工作及内容安排 |
| 1.4.1 论文的主要工作及贡献 |
| 1.4.2 论文的研究内容安排 |
| 第2章 基于滑动窗口的新息自适应组合导航算法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 捷联惯导系统原理 |
| 2.2.1 常用坐标系 |
| 2.2.2 指北方位捷联惯导系统力学编排 |
| 2.2.3 捷联惯导系统的误差方程 |
| 2.3 组合导航系统基本原理 |
| 2.4 改进新息自适应组合导航算法 |
| 2.4.1 卡尔曼滤波 |
| 2.4.2 组合导航系统卡尔曼滤波数学模型 |
| 2.4.3 新息自适应组合导航算法 |
| 2.4.4 滑动窗口新息自适应组合导航算法 |
| 2.5 计算机仿真及分析 |
| 2.5.1 仿真模型 |
| 2.5.2 仿真实验及结果分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 基于卡尔曼滤波算法的全振荡误差抑制方法研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 捷联惯导振荡误差抑制技术 |
| 3.2.1 基于经典控制理论的振荡误差抑制技术 |
| 3.2.2 基于卡尔曼滤波的舒勒振荡误差抑制技术 |
| 3.3 基于卡尔曼滤波算法的全振荡误差抑制方法 |
| 3.3.1 卡尔曼滤波数学观测模型 |
| 3.3.2 捷联惯导系统振荡误差估计及抑制方法 |
| 3.4 基于卡尔曼滤波的全振荡误差抑制方法分析 |
| 3.4.1 基于卡尔曼滤波的全振荡误差抑制方法误差分析 |
| 3.4.2 与基于经典控制理论阻尼技术的对比分析 |
| 3.5 计算机仿真及试验 |
| 3.5.1 静态仿真及分析 |
| 3.5.2 动态仿真及分析 |
| 3.5.3 系统试验 |
| 3.5.4 总结及分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于双滤波器的振荡误差抑制方法研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 以速度误差为观测量的组合导航系统误差分析 |
| 4.3 基于双滤波器的振荡误差抑制方法 |
| 4.3.1 双滤波器结构 |
| 4.3.2 方差上界技术 |
| 4.3.3 双滤波器信息融合技术 |
| 4.4 状态估计值修正 |
| 4.5 计算机仿真及分析 |
| 4.5.1 无外速度常值误差条件下的仿真 |
| 4.5.2 有外速度常值误差条件下的仿真 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 无阻尼条件下的振荡误差补偿方法研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 捷联惯导周期性振荡误差 |
| 5.3 静基座启动条件下的周期振荡误差补偿方法 |
| 5.3.1 周期性振荡信号平均相消原理 |
| 5.3.2 基于预测时间序列的振荡误差补偿方法设计 |
| 5.3.3 基于最小二乘曲线拟合的时间序列预测方法 |
| 5.4 基于延时对准的舒勒振荡误差补偿 |
| 5.5 计算机仿真及试验 |
| 5.5.1 静基座启动条件下的周期性振荡误差补偿仿真及试验 |
| 5.5.2 摇摆基座启动条件下的舒勒周期性振荡误差补偿仿真及试验 |
| 5.6 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果 |
| 致谢 |
（7）组态式捷联惯导系统仿真验证平台的研究与设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 课题国内外发展现状 |
| 1.2.1 捷联惯导系统发展历史及现状 |
| 1.2.2 捷联惯导系统仿真技术发展历史及现状 |
| 1.3 论文主要工作及章节安排 |
| 第2章 组态式捷联惯导系统仿真验证平台方案设计 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 组态式捷联惯导系统仿真验证平台功能及需求分析 |
| 2.3 组态式捷联惯导系统仿真验证平台总体设计方案 |
| 2.3.1 平台的总体框架 |
| 2.3.2 平台的运行方式 |
| 2.3.3 数学模型的切换 |
| 2.4 组态式捷联惯导系统仿真验证平台接口规范 |
| 2.4.1 子系统界面接口规范 |
| 2.4.2 算法模型接口规范 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 组态式捷联惯导系统仿真验证平台技术研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 平台控制模块 |
| 3.2.1 按钮控制 |
| 3.2.2 鼠标控制 |
| 3.2.3 键盘控制 |
| 3.2.4 模拟设备控制 |
| 3.3 子系统模型模块 |
| 3.3.1 模型载入方式 |
| 3.3.2 模型运行方式 |
| 3.4 导航信息显示模块 |
| 3.4.1 文本显示 |
| 3.4.2 仪表显示 |
| 3.4.3 曲线显示 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于OpenGL姿态显示虚拟仪表控件研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 图形库简介 |
| 4.2.1 DirectX图形库 |
| 4.2.2 OpenGL图形库 |
| 4.3 姿态显示虚拟仪表设计 |
| 4.4 OpenGL工作原理 |
| 4.5 MFC框架下OpenGL开发 |
| 4.5.1 环境配置 |
| 4.5.2 OpenGL仪表程序开发 |
| 4.6 仪表程序ActiveX控件化 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 组态式捷联惯导系统仿真验证平台性能验证 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 组态式捷联惯导系统仿真验证平台实现 |
| 5.3 子系统模型实现 |
| 5.4 组态式捷联惯导系统仿真验证平台操作流程 |
| 5.5 组态式捷联惯导系统仿真验证平台运行实例 |
| 5.6 组态式捷联惯导系统仿真验证平台结果验证 |
| 5.7 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 |
| 致谢 |
（8）捷联惯导/里程计组合定位定向系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 论文结构安排 |
| 第2章 组合定位定向系统总体设计 |
| 2.1 系统的组成和功能 |
| 2.2 研究目标 |
| 2.3 系统关键器件选型 |
| 2.3.1 陀螺仪选型 |
| 2.3.2 加速度计选型 |
| 2.3.3 里程计选型 |
| 2.4 器件可行性仿真分析 |
| 2.4.1 仿真参数设置 |
| 2.4.2 仿真结果分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 组合定位定向系统原理 |
| 3.1 捷联惯导系统递推算法 |
| 3.1.1 姿态更新算法 |
| 3.1.2 速度更新算法 |
| 3.1.3 位置更新算法 |
| 3.2 SINS/OD组合定位定向系统误差方程 |
| 3.2.1 捷联惯导系统误差方程 |
| 3.2.2 里程计速度误差方程 |
| 3.3 初始对准算法研究 |
| 3.3.1 粗对准 |
| 3.3.2 精对准 |
| 3.3.3 初始对准仿真 |
| 3.4 SINS/OD组合导航算法研究 |
| 3.4.1 卡尔曼滤波器设计 |
| 3.4.2 组合导航算法仿真 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 组合定位定向系统实现 |
| 4.1 组合定位定向系统硬件工程 |
| 4.1.1 电源模块 |
| 4.1.2 惯性测量单元采样模块 |
| 4.1.3 导航计算机硬件设计 |
| 4.1.4 对外通讯模块设计 |
| 4.1.5 里程计信号处理模块 |
| 4.2 组合定位定向系统软件工程 |
| 4.2.1 FPGA程序设计 |
| 4.2.2 DSP程序设计 |
| 4.3 系统平台搭建 |
| 4.3.1 捷联惯导系统平台搭建 |
| 4.3.2 里程计信号处理模块平台搭建 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 组合定位定向系统试验验证 |
| 5.1 惯性器件测试及误差补偿 |
| 5.1.1 惯性器件测试 |
| 5.1.2 温度补偿 |
| 5.1.3 光纤陀螺标定 |
| 5.1.4 加速度计标定 |
| 5.2 里程计刻度系数标定 |
| 5.3 初始对准试验 |
| 5.3.1 室内转台全方位对准试验 |
| 5.3.2 初始对准一致性试验 |
| 5.3.3 车载基座对准试验 |
| 5.4 组合定位定向系统车载试验 |
| 5.4.1 捷联惯导系统跑车试验结果 |
| 5.4.2 SINS/OD组合系统跑车试验结果 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 |
| 致谢 |
（9）光纤陀螺捷联惯导系统杆臂效应补偿方法的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 光纤陀螺的发展现状 |
| 1.2.2 捷联惯导系统的发展现状 |
| 1.2.3 杆臂效应补偿技术的发展现状 |
| 1.3 论文主要工作及结构安排 |
| 第2章 惯性导航基础 |
| 2.1 惯导系统常用坐标系 |
| 2.2 坐标系之间的转换 |
| 2.3 惯导系统的误差模型 |
| 2.3.1 速度误差方程 |
| 2.3.2 位置误差方程 |
| 2.3.3 姿态误差方程 |
| 2.4 捷联矩阵的更新 |
| 2.5 卡尔曼滤波基本方程 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 内杆臂效应的产生及分析 |
| 3.1 内杆臂效应产生的原因 |
| 3.2 质点在圆弧形轨道上的运动分析 |
| 3.3 内杆臂效应误差的数学分析 |
| 3.4 捷联惯导系统中的内杆臂效应误差 |
| 3.5 仿真实验 |
| 3.5.1 仿真条件 |
| 3.5.2 仿真结果及分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 内杆臂效应补偿方法的研究 |
| 4.1 力学补偿法 |
| 4.1.1 力学补偿法基本原理 |
| 4.1.2 仿真实验及结果分析 |
| 4.2 基于卡尔曼滤波器的补偿法 |
| 4.2.1 捷联惯导系统误差方程 |
| 4.2.2 滤波模型的建立 |
| 4.2.3 仿真实验及结果分析 |
| 4.2.4 五级海况实验 |
| 4.3 两种补偿方法的比较分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 外杆臂效应补偿方法的研究 |
| 5.1 SINS/DVL组合导航系统的杆臂效应 |
| 5.1.1 多普勒计程仪测速原理 |
| 5.1.2 多普勒计程仪系统方程 |
| 5.1.3 SINS/DVL组合导航系统的数学模型 |
| 5.1.4 仿真实验及结果分析 |
| 5.2 SINS/GPS组合导航系统的杆臂效应 |
| 5.2.1 GPS工作原理 |
| 5.2.2 GPS误差方程 |
| 5.2.3 SINS/GPS组合导航系统的数学模型 |
| 5.2.4 仿真实验及结果分析 |
| 5.3 车载实验 |
| 5.3.1 车载实验条件 |
| 5.3.2 车载实验结果及分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 |
| 致谢 |
（10）基于MEMS-IMU/双天线GPS组合导航定位定向技术（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 概述 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 |
| 1.2 导航系统的发展与概述 |
| 1.2.1 INS导航系统的发展 |
| 1.2.2 MEMS惯性传感器的发展 |
| 1.2.3 卫星导航系统的发展 |
| 1.2.4 GPS/MEMS组合导航的发展 |
| 1.3 论文的研究内容和结构安排 |
| 第二章 GPS/MEMS导航基本原理 |
| 2.1 各类导航坐标系以及相互转换关系 |
| 2.1.1 常用坐标系的定义 |
| 2.1.2 常用坐标系间的转换 |
| 2.2 全球定位系统(GPS) |
| 2.2.1 GPS系统基本构成 |
| 2.2.2 GPS定位基本原理 |
| 2.2.3 GPS定向基本原理 |
| 2.2.4 GPS系统误差分析 |
| 2.3 MEMS捷联惯性导航基本原理 |
| 2.3.1 导航参数定义 |
| 2.3.2 MEMS捷联惯导系统姿态更新 |
| 2.3.3 MEMS捷联惯导系统速度更新 |
| 2.3.4 MEMS捷联惯导系统位置更新 |
| 2.3.5 MEMS捷联惯导系统初始对准技术 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 组合导航模块分析和数据可视化处理 |
| 3.1 GPS和 MEMS导航器件介绍 |
| 3.1.1 GPS接收机和天线 |
| 3.1.2 MEMS的 IMU模块 |
| 3.2 GPS和 MEMS数据格式 |
| 3.2.1 GPS数据解析 |
| 3.2.2 MEMS数据解析 |
| 3.3 GPS和MEMS解析数据和GUI处理 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 GPS/MEMS组合导航滤波器设计 |
| 4.1 Kalman滤波原理 |
| 4.1.1 卡尔曼滤波概述 |
| 4.1.2 离散型卡尔曼滤波算法 |
| 4.2 组合导航误差模型 |
| 4.3 组合导航Kalman滤波设计 |
| 4.3.1 GPS/MEMS组合导航组合方式 |
| 4.3.2 GPS/MEMS组合导航校正方法 |
| 4.3.3 GPS/MEMS组合导航状态方程 |
| 4.3.4 GPS/MEMS组合导航量测方程 |
| 4.4 GPS/MEMS组合导航卡尔曼滤波仿真分析 |
| 4.4.1 仿真原理和设置条件 |
| 4.4.2 各类仿真结果 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 静态和动态试验 |
| 5.1 实物实验说明 |
| 5.2 静态实验和结果分析 |
| 5.2.1 静态MEMS纯惯性实验 |
| 5.2.2 静态双天线GPS/MEMS组合导航实验 |
| 5.2.3 静态不同模式导航实验结果 |
| 5.3 动态跑车实验和结果分析 |
| 5.3.1 全组合导航跑车实验结果 |
| 5.3.2 不同模式导航跑车实验结果 |
| 5.4 本章小结 |
| 结束语 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者在学期间取得的学术成果 |
四、捷联惯导系统发展及其军事应用（论文参考文献）
- [1]基于非线性滤波的SINS大方位失准角初始对准方法[D]. 张远飞. 扬州大学, 2021(08)
- [2]车载光纤陀螺捷联惯性导航系统优化设计[D]. 王德超. 哈尔滨工程大学, 2021
- [3]基于惯性导航的升沉测量系统研究[D]. 邸瑛琳. 哈尔滨工业大学, 2020(01)
- [4]基于抗干扰滤波的捷联惯导系统初始对准研究[D]. 成光浩. 扬州大学, 2019
- [5]基于INS/GPS/地磁/太阳方位角的弹载组合导航技术研究[D]. 秦杨. 南京理工大学, 2019(06)
- [6]捷联惯导系统误差抑制及补偿方法研究[D]. 李久顺. 哈尔滨工程大学, 2018(01)
- [7]组态式捷联惯导系统仿真验证平台的研究与设计[D]. 曹新宇. 哈尔滨工程大学, 2018(01)
- [8]捷联惯导/里程计组合定位定向系统研究[D]. 孙华忠. 哈尔滨工程大学, 2018(01)
- [9]光纤陀螺捷联惯导系统杆臂效应补偿方法的设计与实现[D]. 孟佳帅. 哈尔滨工程大学, 2018(01)
- [10]基于MEMS-IMU/双天线GPS组合导航定位定向技术[D]. 孙志刚. 国防科技大学, 2017(02)