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GPSINS组合导航非线性滤波算法研究的开题报告

1.研究背景与意义

随着现代信息技术的不断发展，航空航天、海洋探测等领域对高精度导航的需求越来越高。全球卫星导航系统(GlobalNavigationSatelliteSystem,GNSS)已经成为了实现高精度导航的主要手段之一，然而在某些情况下，GNSS存在着一定的局限性，如高纬度地区、城市峡谷和密集的建筑物等地方的信号遮挡、多径效应、信号干扰等问题会导致GNSS的导航精度大幅下降，并且GNSS是一种基于无线电信号的定位技术，安全性和可靠性也存在一定挑战。

因此，组合导航技术应运而生。组合导航技术是指基于多种传感器数据进行联合处理，从而实现高精度的导航。其中GPS和惯性导航系统(InertialNavigationSystem,INS)的组合被广泛应用。这种组合方式可以弥补GPS在信号质量差的情况下导航精度下降的问题，并且INS可以提供位置、速度和姿态等基本信息，对实现高精度导航有很大帮助。

GPSINS组合导航技术已经被广泛应用于航空、航海、军事和交通运输等领域，然而在实际应用中，GPSINS组合导航存在着导航精度下降、漂移累积等问题，而滤波算法可以有效解决这些问题。

因此，本文将针对GPSINS组合导航非线性滤波算法进行研究，旨在提高GPSINS组合导航的精度和可靠性，实现更为准确的导航。

2.研究内容与方法

2.1研究内容

(1)GPSINS组合导航原理和算法研究

首先，需要对GPS和INS的原理和算法进行研究，分析其特点和优缺点，进而明确GPSINS组合导航的基本原理和算法。

(2)GPSINS组合导航中常用滤波算法分析

然后，需对GPSINS组合导航中常用的滤波算法进行分析，包括卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波、粒子滤波等，探究各种算法的原理、优点和不足之处，为后续算法研究提供理论基础。

(3)GPSINS组合导航中基于非线性滤波的算法研究

最后，将对GPSINS组合导航中基于非线性滤波的算法进行研究，探究其基本原理和适用范围，并通过实验验证和比较，分析其优缺点。

2.2研究方法

(1)文献调研法

通过查阅相关文献，归纳总结GPS和INS的原理、GPSINS组合导航技术的基本原理和算法，并对GPSINS组合导航中常用的滤波算法进行分析总结。

(2)数学建模法

对GPSINS组合导航非线性滤波算法进行数学建模，包括建立系统动态方程、状态方程、测量方程等，为算法研究提供理论支持。

(3)算法仿真和实验验证法

利用MATLAB等工具，对GPSINS组合导航非线性滤波算法进行模拟仿真，对其性能进行评估和分析，同时进行实验验证，比较不同算法的优缺点。

3.研究计划

时间节点研究任务

第一年

前3个月GPS和INS技术原理研究

3-6个月GPSINS组合导航技术原理研究

6-9个月GPSINS组合导航滤波算法分析

9-12个月GPSINS组合导航滤波算法模型建立

第二年

前3个月GPSINS组合导航非线性滤波算法研究

3-6个月GPSINS组合导航非线性滤波算法仿真

6-9个月GPSINS组合导航非线性滤波算法实验验证

9-12个月论文撰写和答辩准备

4.预期成果

(1)掌握GPS、INS和GPSINS组合导航技术的原理和算法。

(2)分析总结GPSINS组合导航中常用的滤波算法，包括卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波和粒子滤波等，及其优缺点。

(3)建立GPSINS组合导航的非线性滤波算法模型，通过仿真和实验验证，分析不同算法的适用范围和性能。

(4)提供一种适用于GPSINS组合导航的非线性滤波算法，可以提高导航精度和安全性。

(5)发表相关论文2篇以上，完成学位论文并通过答辩。