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基于CKF的SINS/DVL组合导航系统设计与仿真

黄莺  
【摘要】:随着人类对海洋研究的深入,对水下或水面运载体导航系统的要求也越来越严苛。本文针对水下或水面导航中基于捷联惯性导航系统(SINS)和多普勒计程仪(DVL)的组合导航系统进行了研究,SINS/DVL组合导航系统融合了SINS解算速度和DVL实时测量速度信息,采用卡尔曼滤波技术抑制SINS随时间累积的误差;并针对扩展卡尔曼滤波精度较低的问题,采用容积卡尔曼滤波(CKF)技术解决非线性SINS/DVL组合导航初始对准和导航问题。 首先,介绍了惯性参考坐标系和惯导基本方程,并对捷联惯性导航系统进行了详细的探讨,论述了捷联惯导系统的工作原理、误差来源、非线性误差模型的推导和数学编排,此外介绍了多普勒效应,并由此原理推导了DVL的测速原理,分析了双波束、四波束DVL的测速优势。 其次,分析了SINS/DVL组合导航系统的基本原理、误差模型、误差方程和组合方式;研究了卡尔曼滤波原理并推导了其计算流程;为了进一步解决非线性滤波问题,建立了扩展卡尔曼滤波状态方程和量测方程,并对非线性SINS/DVL组合导航系统进行了初始对准、匀速直线运动、匀速圆周运动等状态的仿真,仿真结果表明,扩展卡尔曼滤波能在一定程度上降低初始对准姿态角误差,提高导航定位精度。 最后,详细介绍了容积卡尔曼滤波技术,分析了spherical-radial cubature准则并推导了CKF滤波算法,建立了基于CKF的非线性SINS/DVL组合导航系统滤波模型,并对比了CKF和EKF滤波结果。仿真结果表明,在相同的仿真条件和初始状态下,CKF比EKF滤波精度更高,是一种比EKF更佳的非线性滤波,不仅能大幅提高初始对准精度,有效解决大失准角下SINS的初始对准问题,而且在存在对准误差的情况下导航精度也优于EKF。最后采用实测数据对CKF滤波算法进行仿真验证。


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