【摘 要】
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近年来导航服务在人们的生活中发挥着越来越重要的作用,快速、精确的获取用户的位置、速度、姿态等导航信息是智能导航的关键。传统上姿态信息主要通过惯性导航系统进行测量,
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近年来导航服务在人们的生活中发挥着越来越重要的作用,快速、精确的获取用户的位置、速度、姿态等导航信息是智能导航的关键。传统上姿态信息主要通过惯性导航系统进行测量,但是惯性导航系统存在误差随时间积累,无法长时间提供高精度姿态信息的缺点。随着卫星技术的不断发展,基于卫星的导航技术逐渐完善,将惯性系统与卫星导航系统进行融合测姿既可以避免惯性系统的误差积累又可以克服卫星导航系统对外界条件高度依赖等缺点。本文重点分析和研究了北斗测姿与惯导测姿的基本理论以及误差模型,并给出了利用高精度观测量进行数据融合滤波的滤波方案。首先,对北斗测姿与惯导测姿的基本算法模型以及误差模型进行了研究。为使组合系统能够提供更高精度的姿态信息,本文对MIMU模块的陀螺仪和加速度计分别进行了误差建模,参量标定,并通过浮点解精度和固定解精度定义了BDS系统精度的计算流程,为滤波器的自适应调整提供判断依据。其次,利用载波相位差与伪距率差作为主要观测量进行组合系统滤波器设计。为了获取高精度的组合系统观测量,本文利用载波相位与伪距率的双差值作为组合系统观测量,设计扩展卡尔曼滤波器实现BDS和MIMU的优势互补。同时为了提高组合系统的动态测量精度,设计了无迹卡尔曼滤波器来提高组合系统的非线性性能。最后,针对组合测姿系统进行多种场景下的测试分析。搭建硬件仿真平台,采集静态、动态、干扰等多种模拟场景下北斗观测数据以及惯导器件测量数据。将采集到的数据进行仿真,并对测试结果进行对比分析,验证组合测姿系统方案的精度、稳定性以及可行性。实验结果表明,本文提出的BDS/MIMU融合测姿系统方案可以提供高精度、高稳定性和高频率的姿态角输出。
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