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
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基于矢量跟蹤的GNSSSINS深組合導(dǎo)航系統(tǒng)研究的開題報(bào)告一、選題背景全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)(GNSS)和慣性導(dǎo)航系統(tǒng)(INS)被廣泛應(yīng)用于車載、船舶、航空、航天等領(lǐng)域,可以提供高精度的位置、姿態(tài)、速度等導(dǎo)航參數(shù)。然而,由于GNSS受信號(hào)遮擋、干擾等因素的影響,其定位精度會(huì)出現(xiàn)波動(dòng)或無法定位的情況;而INS在長(zhǎng)時(shí)間使用后會(huì)出現(xiàn)積累誤差,導(dǎo)致導(dǎo)航精度降低。因此,將GNSS和INS融合成一種組合導(dǎo)航系統(tǒng),可以充分利用二者的優(yōu)點(diǎn),提高導(dǎo)航精度和可靠性。傳統(tǒng)的GNSS和INS組合導(dǎo)航系統(tǒng)主要基于卡爾曼濾波算法,通過預(yù)測(cè)和校正兩個(gè)階段來實(shí)現(xiàn)融合。然而,卡爾曼濾波算法需要線性的狀態(tài)和觀測(cè)方程,而GNSS和INS的狀態(tài)和觀測(cè)方程均是非線性的,因此傳統(tǒng)組合導(dǎo)航算法容易出現(xiàn)收斂慢、精度低等問題。矢量跟蹤是一種利用多項(xiàng)式函數(shù)近似非線性函數(shù)的方法,可以應(yīng)用于非線性濾波和非線性控制問題。近年來,矢量跟蹤方法在GNSS和INS融合組合導(dǎo)航中得到廣泛應(yīng)用,并取得了良好的效果。矢量跟蹤方法不僅可以提高導(dǎo)航精度和可靠性,還可以降低計(jì)算量和復(fù)雜度。二、選題意義GNSSSINS深組合導(dǎo)航系統(tǒng)具有廣泛的應(yīng)用前景,如在軍事、航天、航空、船舶、車輛等領(lǐng)域。深度組合導(dǎo)航系統(tǒng)可以提供高精度的位置、姿態(tài)、速度等導(dǎo)航參數(shù),具有重要的實(shí)際意義和應(yīng)用前景。本論文選題旨在研究基于矢量跟蹤的GNSSSINS深組合導(dǎo)航系統(tǒng),探索其優(yōu)點(diǎn)和應(yīng)用前景,并為相關(guān)領(lǐng)域的研究和應(yīng)用提供參考和借鑒。三、研究?jī)?nèi)容和方法本論文的研究?jī)?nèi)容主要包括:研究基于矢量跟蹤的GNSSSINS深組合導(dǎo)航系統(tǒng)模型、算法、實(shí)現(xiàn)和優(yōu)化,以及驗(yàn)證其性能和效果。具體的研究任務(wù)和方法如下:1.建立GNSSSINS深組合導(dǎo)航系統(tǒng)模型和狀態(tài)估計(jì)方法。對(duì)GNSS和INS的狀態(tài)和觀測(cè)方程進(jìn)行矢量跟蹤方法求解,建立系統(tǒng)模型和狀態(tài)估計(jì)方法。2.設(shè)計(jì)GNSSSINS深組合導(dǎo)航系統(tǒng)算法和實(shí)現(xiàn)。采用矢量跟蹤方法設(shè)計(jì)深組合導(dǎo)航系統(tǒng)算法和實(shí)現(xiàn),包括狀態(tài)更新、濾波校正和誤差調(diào)整等方法和步驟。3.優(yōu)化GNSSSINS深組合導(dǎo)航系統(tǒng)性能和效果。根據(jù)實(shí)際應(yīng)用需求和數(shù)據(jù)特點(diǎn),結(jié)合濾波器設(shè)計(jì)、卡爾曼濾波器等方法進(jìn)一步優(yōu)化深組合導(dǎo)航系統(tǒng)性能和效果。4.評(píng)估和驗(yàn)證GNSSSINS深組合導(dǎo)航系統(tǒng)效果和精度。通過仿真、試驗(yàn)和實(shí)測(cè)等方法評(píng)估和驗(yàn)證深組合導(dǎo)航系統(tǒng)效果和精度,與傳統(tǒng)組合導(dǎo)航系統(tǒng)和其它先進(jìn)算法進(jìn)行比較分析。四、預(yù)期成果和意義本論文預(yù)期取得的成果主要包括:1.建立GNSSSINS深組合導(dǎo)航系統(tǒng)模型和狀態(tài)估計(jì)方法,實(shí)現(xiàn)基于矢量跟蹤的深組合導(dǎo)航系統(tǒng)。2.設(shè)計(jì)GNSSSINS深組合導(dǎo)航系統(tǒng)算法和實(shí)現(xiàn),包括狀態(tài)更新、濾波校正和誤差調(diào)整等方法和步驟。3.優(yōu)化GNSSSINS深組合導(dǎo)航系統(tǒng)性能和效果,結(jié)合實(shí)際應(yīng)用需求和數(shù)據(jù)特點(diǎn)進(jìn)行進(jìn)一步優(yōu)化。4.評(píng)估和驗(yàn)證GNSSSINS深組合導(dǎo)航系統(tǒng)效果和精度。通過仿真、試驗(yàn)和實(shí)測(cè)等方法進(jìn)行評(píng)估和驗(yàn)證,與傳統(tǒng)組合導(dǎo)航系統(tǒng)和其它先進(jìn)算法進(jìn)行比
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