现代组合导航中的关键技术研究

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现代组合导航技术中的地形匹配、景像匹配和卫星导航及其与惯性导航系统的综合是导航/制导技术的重要研究领域.本文在综述了目前该领域的国内外研究现状的基础上,针对提高地形匹配概率、开展海底地形匹配导航算法研究、完成基于DSP的景像匹配系统软件设计及进行INS/双星组合导航技术等现代组合导航系统中的几项关键技术开展研究.上述关键技术的解决对于提高我国组合导航系统技术的精度、可靠行、自主性,并将其进一步推向应用具有较高的学术及应用价值.首先,研究了具有高可靠性的地形轮廓匹配算法.并根据真实的试飞数据在数字地图上进行了数据处理及半物理仿真.采用一致性表决算法来确保第一个匹配点的正确性,提出了两种利用惯导系统(INS)进行地形匹配的故障检测算法,进而进行了仿真试验.试验结果表明,采用故障检测算法后,可获得大于99.7﹪的匹配概率.其次,本文系统地对海底地形匹配算法进行了研究,分别用两种常用的地形匹配算法:SITAN算法和TERCOM算法分别在海底地图上进行了仿真.并对传感器噪声对地形匹配概率的影响进行了批量仿真试验.试验结果表明,当传感器噪声的均方根小于10米时,TERCOM算法可以获得大于90﹪的匹配概率,SITAN算法也可以达到60~70米的CEP圆概率误差.进而,本文研究了基于DSP的景像匹配系统软件设计问题.在TI公司的C6000系列DSP上开发出景像匹配软件.最后,本文研究了INS/双星组合导航技术.对INS/双星跑车试验数据进行了分析和处理,采用小波分解的方法去除了定点定位试验中的测量噪声,并对双星接收机的常值偏移进行了估计,仿真结果表明双星系统的定位精度在±20米(1σ)之内.并提出了一种带野值修正的Kalman滤波算法,使用野值修正Kalman滤波算法和常规Kalman滤波技术对INS/双星的位置组合方案进行了仿真.仿真结果表明,存在较大范围野值的情况下,采用改进后的Kalman滤波技术比常规Kalman滤波算法具有更高的估计精度,它能有效地降低INS的位置误差.
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