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分类号学号2005611860013学校代码 10487 密级硕士学位论文捷联惯导的仿真及其组合导航的研究学位申请人：贺信学科专业：模式识别与智能系统指导教师：明德烈副教授马杰副教授答辩日期 : 2007年6月4日A Thesis Submitted in Partial Fulfillment of heRequirementsfor the Degree of Master of EngineeringSimulation on Strapdown Inertial Navigation System andResearch onItsIntegrated NavigationCandidate: He XinMajor: Pattern Recognition and Intelligent SystemSupervisor: Ass.Prof. Ming DelieAss.Prof. Ma JieHuazhongUniversity of Science and TechnologyWuhan 430074, P.R.ChinaJun,2007独创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。
尽我所知，除文中已经标明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。
对本文的研究做出贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。
本人完全意识到，本声明的法律结果由本人承担。
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捷联惯导基于地球系的动基座间接精对准算法谢波;江一夫;严恭敏;陈勇【摘要】为了将惯性凝固思想延伸到行进间精对准中并提升计算效率，提出了基于地球系的间接精对准算法。
描述了地球系下的捷联惯导/里程计系统模型和相应的Ψ角误差模型。
考虑安装偏差角、杆臂等因素，建立了相应的卡尔曼滤波方程。
六组行车轨迹的行进间对准结果表明，相对于地理系精对准算法，地球系间接算法整体对准性能更加优越，系统的稳定性和快速性得到提高，在对准第600 s方位失准角可以稳定在1 mil(1σ)的误差限内。
另外，地球系滤波算法具有更好的初始化参数适应性，有利于工程实现。
%For the purpose of extending the application of inertia freezing methodology into moving-base fine-alignment and promoting computational efficiency, an indirect fine-alignment algorithm is presented which introduces earth-centered and earth-fixed (ECEF) frame as intermediate reference. The mathematical formulation of the inertial sensor/odometer integration system is given within ECEF frame, and the correspondingψ-angle error model is outlined. By taking the SINS-vehicle misaligning angle and lever arm into account, the derivation of the appropriate Kalman filter (KF) is discussed. The proposed algorithm is verified through experimental data collected fromsix traveling routes. In comparison with geographic-frame KF algorithm,the ECEF-frame indirect approach has shorter stabilizing time and performs better in robustness, and a better overall accuracy of 1 mil(1σ) azimuth error within 600 s can be achieved. The ECEF-frame KF is lesssensitive to changes of initialization parameters, which is useful for practical application.【期刊名称】《中国惯性技术学报》【年(卷),期】2014(000)005【总页数】4页(P593-596)【关键词】行进间对准;地球坐标系;里程计;卡尔曼滤波【作者】谢波;江一夫;严恭敏;陈勇【作者单位】西安航天精密机电研究所，西安710100;西安航天精密机电研究所，西安710100;西北工业大学自动化学院，西安710072;西安航天精密机电研究所，西安 710100【正文语种】中文【中图分类】U666.1惯导系统受限于工作环境，往往需要在动态条件下完成初始对准。
第１５卷第ｌ期２００７年２月中国惯性技术学报ＪｏｕｍａｌｏｆＣｈｉｎｅｓｅＩｎｅｒｔｉａｌＴｃｃｈｎｏｌｏｇｙＶｂｌ．１５Ｎｏ．１Ｆｅｂ．２００７文章编号：１００５－６７３４（２００７）０１一００２４－０４车载捷联惯导系统定位测姿算法研究陈允芳１，叶泽田２，钟若飞３（１．山东科技大学地球信息科学与工程学院，青岛２６６５１０；２．中国测绘科学研究院，北京１０００３９；３．首都师范大学，北京１０００３７）摘要：ＧＰｓ／ＩＮｓ组合精确测定平台的位置和姿态是移动测图系统中的重要模块。
对陀螺仪和加速度计所测角速度和比力进行两次积分得载体姿态、速度和位置即ｓＩＮｓ力学机械编排。
目前该过程大多在地理坐标系进行。
这里详细推导了地球坐标系中完整的解算过程，以四元数姿态矩阵更新及重力计算为核心，由ＩＭｕ原始观测值解算出了载体位置、速度和姿态等参数，可快速高效与ＧＰｓ输出的位置速度信息进行组合滤波处理，可据此编程进行工程应用数据处理。
关键词：捷联惯导系统；姿态矩阵；坐标转换；力学编排；四元数中图分类号：ｕ６６６．１文献标识码：ＡＰｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇａｎｄｏｒｉｅｎｔａｔｉｏｎｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎｏｎＶｅｈｉｃｌｅ－ｂｏｒｎｅＳＩＮＳａｎｄｄｉｓｃｕｓｓｏｆｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎｅｒｒｏｒｃＨＥＮＹｕｎ．‰９１，ＹＥｚｅ－ｔｉａｎ２，ｚＨＯＮＧＲｕｏ．ｆｅｉ３（１．Ｇｅｏ·ｉｎｆｏ衄ａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅ＆ＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＣｏｌｌｅｇｅ，ＳｈａｎｄｏｎｇＵｎｉｖｅｒＳｉ哆ｏｆＳｃｉｅｎｃｅａＩｌｄＴｂｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｑｉｎｇｄａｏ２６６５１０，Ｃｈｉｎａ；２．ＳｕｒｖｅｙｉｎｇａＴｌｄＭａｐｐｉｎｇＳｃｉｅｎｃｅＲｅｓｅａｒｃｈＩｎＳｔｉｔｕｔｅｏｆＣｈｉｎａ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００３９，Ｃｈｉｎａ；３．Ｃ印ｉｔａｌＮｏｍｌａｌＵｎｉｖｅｒＳｉ劬Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００３７，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＧＰＳａｎｄＩＮＳｉｎｔｅｇｒａｔｅｄｔｏａｃｃｕｒａｔｅｌｙｄｅｔｅｍｉｎｉｎｇｐｏｓｉｔｉｏｎａＩｌｄａｔｔｉｔｕｄｅｏｆｎａｔＩ‘ｏｏｆｉｓＶｉｔａｌｍｏｄｕｌｅｉｎｍｏｂｉｌｅｍａｐｐｉｎｇＳｙｓｔｅｍ．Ｓｐｅｃｉｎｃｆｏｒｃｃ行ｏｍｓｐｅｅｄｏｍｅｔｅｒ蚰ｄ舭ｇｌｅｒａｔｅ矗ｏｍ留ｒｏａｒｅｉｎｔｅ铲ａｔｅｄｔｗｉｃｅｒｅｓｐｅｃｔｉＶｅｌｙｔｏａｃｈｉｅｖｅａｎ沁ｄｅ，ｖｅｌｏｃ时ａＩｌｄｐｏｓｉｔｉｏｎｎ锄ｅｌｙＳＩＮＳｍｅｃｈａＩｌｉｚａｔｉｏｎ．Ｃｕｒｒｅｎｔｌｙｔｈｉｓｔｏｏｋｐｌａｃｅｄｉｎｇｅｏｇｒ印ｈｉｃｃｏｏｒｄｉｎａｔｅ，ｗｈｉＩｅｈｅｒｅｄｅｍｏｎｓｔｒａｔｅｄｉｎｄｅｔａｉｌｍｅｗｈｏｌｅｍｅｃｈａＪｌｉｚａｔｉｏｎｉｎｅａｎｌｌ－ｃｅｎｔｃｌｒｃｄｅａｒｔｈ－ｆｉｘｅｄｃｏｏｒｄｉｎａｔｅ，ｍｏｓｔｌｙｑｕａｔｅｍｉｏｎａ钍ｉｔｕｄｅｍａｔｒｉｘｕｐｄａｔｉｎｇ锄ｄｇｒａｖｉｔ）ｒｃａＩｃｕｌａｔｉｏｎ．Ｕｌｔｉｍａｔｅｌｙｖｅｈｉｃｌｅｎａｖｉｇａｔｉｏｎｐａｒ锄ｅｔｅｒｓｓｕｃｈａＳａｔｔｉｔｕｄｅ，ｖｅＩｏｃｉｔｙ锄ｄｐｏｓｉｔｉｏｎｗｅｒｃｇａｈｅｄ丘ｏｍＩＭＵｏｒｉｇｉｎ“０ｂｓｅｒｖａｔｉｏｎｓ．Ｍａｔｈｅｍａｔｉｃｓｐｌａｔｆｏ眦ｉｓｆｏｍｌｃｄｉｎＳｒＮＳｔｏｃａｒｒｙｏｕｔｓｕⅣｅｙｉｎｇａＪｌｄｃａｌｃｕｌａｔｉｎｇｐｒｅｃｉｓｅｌｙｔｈｅｎａｖｉｇａｔｉｏｎｍｏＶｅｍｅｎｔｐａｒ锄ｃｔｅｒＳ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓａｒｃｐｒｏｎｅｔｏｉｎｔｅ黟ａｔｅｗｉｔｌｌｓｉｍｉｌａｒｐａｍｍｅｔｅｒｓ疔ｏｍＧＰＳｔｏｆｉｌｔｅｒｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ．Ｐｒｏ可锄ｍｉｎｇｈｅｒｃｂｙｃ锄ｐｍｃｅｓｓｄａｔａｉｎｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎＫｅｙｗｏｒｄｓ：ＳＩＮＳ；ａｔｔｉｔｕｄｅｍａｔｒｉｘ；ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｔｒａｎｓｆｏｍａｔｉｏｎ；ｍｅｃｈａｎｉｚａｔｉｏｎ；ｑｕａｔｅｍｉｏｎ随着惯性技术与卫星导航定位技术的发展，由ＧＰＳ／ＩＮｓ不同程度组合而成的定位定姿传感器已成为移动测图系统中确定载体轨迹和平台姿态的重要工具，其中ＧＰｓ多用于定位而ＩＮＳ则用于测姿。
《捷联惯性导航系统关键技术研究》篇一一、引言捷联惯性导航系统（SINS）是现代导航技术的重要组成部分，其利用惯性测量单元（IMU）来感知和计算导航信息，具有自主性强、抗干扰能力强等优点。
随着科技的发展，SINS在军事、民用等领域的应用越来越广泛，对其关键技术的研究也显得尤为重要。
本文将针对捷联惯性导航系统的关键技术进行研究，旨在为相关研究与应用提供参考。
二、SINS基本原理与组成SINS主要由惯性测量单元（IMU）、导航算法和数据处理单元等部分组成。
其中，IMU是SINS的核心部件，包括加速度计和陀螺仪等传感器，用于测量载体的加速度和角速度。
导航算法则根据IMU测量的数据，通过积分运算和坐标变换等手段，实现载体的姿态、速度和位置的解算。
数据处理单元则负责对导航算法输出的数据进行处理和优化，以提高导航精度和稳定性。
三、SINS关键技术研究1. IMU技术研究IMU是SINS的核心部件，其性能直接影响到SINS的导航精度和稳定性。
因此，IMU技术的研究是SINS关键技术之一。
目前，高精度、小型化、低功耗的IMU是研究的重点。
其中，光纤陀螺仪和微机电系统（MEMS）技术的发展，为IMU的小型化和低成本化提供了可能。
此外，为了提高IMU的测量精度和稳定性，还需要研究高性能的传感器技术和信号处理技术。
2. 导航算法研究导航算法是SINS的核心技术之一，其性能直接影响到SINS 的导航精度和实时性。
目前，常用的导航算法包括经典的最小二乘法、卡尔曼滤波算法等。
然而，这些算法在处理复杂环境下的导航问题时，往往存在精度不高、实时性差等问题。
因此，研究更加高效、精确的导航算法是SINS研究的重点。
例如，基于神经网络、深度学习等人工智能技术的导航算法，具有较高的应用潜力。
3. 数据处理与优化技术研究数据处理与优化技术是提高SINS导航精度和稳定性的重要手段。
目前，常用的数据处理技术包括数据滤波、数据融合等。
其中，数据滤波可以消除测量数据中的噪声和干扰，提高数据的信噪比；数据融合则可以将多种传感器数据进行融合，提高导航信息的可靠性和精度。
无线定位系统在车-车通信中的应用及设计俞宗佐;郭改枝【摘要】The current wireless positioning system is applied to vehicle traffic,such as car to car communication and wire⁃less positioning system. According to the demand of car to car communication,the communication mode is decided,and the range⁃finding technology is used to calculate the positioning distance and locate the mobile node. The using of wireless position⁃ing system in car to car communication can ensure the vehicle safety under normal running and meet the positioning require⁃ment. In order to better analyze the application performance and advantages of wireless positioning system in car to car communi⁃cation,thedesign,application and other related contents of wireless positioning system in car to car communication are re⁃searched.%当前无线定位系统被应用于交通车辆通行等方面，例如车⁃车通信，无线定位系统，根据车⁃车通信需求，制定通信方式，利用测距技术进行定位距离计算，并进行移动节点的定位。
《捷联惯性导航系统关键技术研究》篇一一、引言捷联惯性导航系统（SINS）是一种基于惯性测量单元（IMU）的导航技术，其通过测量物体的加速度和角速度信息，结合数字积分算法，实现对物体运动状态的精确估计和导航。
SINS具有高精度、抗干扰能力强、无需外部辅助等优点，在军事、航空、航天、航海等领域具有广泛的应用前景。
本文将重点研究捷联惯性导航系统的关键技术，包括传感器技术、算法技术以及系统集成技术。
二、传感器技术研究1. 陀螺仪技术陀螺仪是SINS的核心部件之一，其性能直接影响到整个系统的精度和稳定性。
目前，常用的陀螺仪包括机械陀螺、光学陀螺和微机电系统（MEMS）陀螺等。
其中，MEMS陀螺因其体积小、重量轻、成本低等优点，在SINS中得到了广泛应用。
然而，MEMS陀螺的精度和稳定性仍需进一步提高。
因此，研究高性能的MEMS陀螺制造技术和材料，以及优化其工作原理和结构，是提高SINS性能的关键。
2. 加速度计技术加速度计是SINS的另一个重要传感器，其测量精度和稳定性对SINS的导航性能有着重要影响。
目前，常用的加速度计包括压阻式、电容式和压电式等。
为了提高加速度计的测量精度和稳定性，需要研究新型的加速度计制造技术和材料，以及优化其电路设计和信号处理算法。
三、算法技术研究1. 姿态解算算法姿态解算算法是SINS的核心算法之一，其目的是通过陀螺仪和加速度计的测量数据，计算出物体的姿态信息。
目前常用的姿态解算算法包括欧拉角法、四元数法和卡尔曼滤波法等。
为了提高算法的精度和实时性，需要研究新型的姿态解算算法，如基于机器学习的姿态解算方法等。
2. 误差补偿算法由于传感器自身的误差和外部环境的影响，SINS在运行过程中会产生误差。
为了减小误差对系统性能的影响，需要研究误差补偿算法。
目前常用的误差补偿算法包括基于模型的方法和基于数据的自适应补偿方法等。
研究新型的误差补偿算法和技术手段是提高SINS性能的重要方向。
四、系统集成技术研究1. 数据融合技术数据融合技术是将来自不同传感器的数据信息融合起来，以提高导航系统的整体性能。
