文档详情

GPS组合导航算法研究与实现的开题报告.docx

发布:2024-04-30约1.06千字共2页下载文档
文本预览下载声明

低成本SINS/GPS组合导航算法研究与实现的开题报告

题目:低成本SINS/GPS组合导航算法研究与实现

一、研究背景及意义

随着航空、航天、军事等诸多领域的发展,导航技术的研究也变得更加重要。目前,惯性导航算法和全球卫星定位系统(GPS)已经成为航空、航天、军事领域中广泛应用的导航技术。虽然GPS具有高精度、全球覆盖等优势,但是GPS信号在某些情况下(如隧道、室内等)会暂时性丧失,这时候需要惯性导航算法进行辅助,同时通过对GPS和惯性传感器数据的融合,可以得到更为精确和可靠的导航信息。

然而,传统的SINS/GPS融合导航算法需要使用高精度的惯性传感器,价格昂贵,难以推广到低成本导航系统领域。而对于低成本导航系统,传感器有不稳定、噪声信号、零偏漂移等问题,导致融合算法的精度无法满足实际应用需求。因此,研究低成本SINS/GPS组合导航算法,是提高低成本系统导航精度和可靠性的重要手段。

二、研究内容

本文的研究内容为:低成本SINS/GPS组合导航算法研究与实现。具体包括以下几个方面:

1.低成本SINS/GPS组合导航算法研究。本文将主要探究基于卡尔曼滤波的SINS/GPS融合导航算法,重点解决难题包括:

(1)低成本惯性测量单元(IMU)的模型化和误差分析。

(2)选择合适的观测参数,并构建基于卡尔曼滤波的SINS/GPS融合导航算法。

(3)分析算法的收敛性和鲁棒性,并优化算法运行效率。

2.算法实现与系统调试。将研究得出的算法在单片机环境下进行实现,并使用后装GPS设备测试系统导航精度与鲁棒性,优化算法性能。

三、研究计划

本文的研究计划主要分为以下几个阶段:

1.文献调研和理论学习——对IMU和GPS信号的原理及处理方法进行学习,阅读广泛的文献,了解现有SINS/GPS融合导航算法。

预计时间:4周

2.低成本SINS/GPS组合导航算法研究——进行低成本IMU误差模型的建模与误差分析,选择合适的观测参数,构建基于卡尔曼滤波的SINS/GPS融合导航算法。

预计时间:8周

3.算法实现与系统调试——使用单片机进行算法相关模块的实现。运用后装GPS设备测试系统导航精度与鲁棒性,优化算法性能。

预计时间:12周

4.论文撰写——总结研究成果,撰写论文。

预计时间:4周

四、预期成果

通过本文的研究,预期实现以下成果:

1.实现低成本SINS/GPS组合导航算法,并验证算法的可行性。

2.优化算法性能,提高系统导航精度和可靠性。

3.发表1-2篇高质量的论文。

显示全部
相似文档