基于慣性網絡的導航系統(tǒng)數據融合技術.pdf

1、機群和彈群在執(zhí)行任務時需要精確可靠的導航信息。對由多個節(jié)點組成的慣性網絡系統(tǒng)采用主從式的傳感器布局以及數據融合結構,不僅可以降低整個網絡的成本,還能很好的實現子節(jié)點的傳感器故障診斷、隔離與重構。本文以彈群慣性網絡追求低成本、高精度和高可靠性為研究背景,研究了可實現上述功能的由不同精度慣組組成的慣性網絡的數據融合算法。
　　本文針對如何提高慣性網絡中子節(jié)點低精度慣組的導航精度,系統(tǒng)的研究了慣性網絡結構以及相關的融合算法。
　　

2、首先,介紹了慣性網絡的一般結構以及動靜態(tài)量測模型,并根據本文的研究背景,選取了動態(tài)量測模型作為本文的數學模型,并建立了主從式彈群慣性網絡模型。
　　其次,將慣性網絡模塊化,從多方面出發(fā),分析影響慣性網絡精度的主要因素,重點研究了捷聯慣導系統(tǒng)的誤差傳播機理,并根據捷聯算法本身的不足,配以多普勒儀和氣壓高度計等助航子系統(tǒng)來保證慣性網絡系統(tǒng)的精度。并對助航儀的誤差進行建模,仿真比對了高、低精度慣組的導航信息誤差,為后面數據融合算法做好基

3、礎工作。
　　再次,給出了子節(jié)點位置和速度信息的校正方案,并結合數據融合理論,研究并總結了慣性網絡系統(tǒng)多傳感器數據融合算法,并結合主從式慣性網絡結構,舉單主節(jié)點,三子節(jié)點組成的慣性網絡為例,給出了低成本彈群慣性網絡分散式數據融合算法。仿真結果表明,基于主從式慣性網絡的數據融合算法能有效的提高子節(jié)點慣組的精度,從而保證慣性網絡整體精度在許用范圍之內。
　　本文最后搭建了彈群慣性網絡仿真系統(tǒng),仿真研究了不同精度等級的慣性測量元件