GPS深组合导航系统中GPS应用研究的开题报告.docx

嵌入式MSINS/GPS深组合导航系统中GPS应用研究的开题报告

一、选题的背景和意义

嵌入式导航是现代制造业的一个重要领域，涉及到多个行业和应用领域，在车辆、航空、航天、智能家居等方面都有广泛的应用。其中，GPS是嵌入式导航系统中最常用的技术之一，其高精度、广覆盖、易实现等优点，使其在嵌入式导航系统中的应用已经成为了不可缺少的一部分。而GPS与惯性测量单元（IMU）相结合，可以实现更加精准、可靠的深组合导航系统，因此对GPS的应用进行深入研究，将对嵌入式导航技术的发展和应用产生积极意义。

二、研究目标和内容

本研究将聚焦于嵌入式MSINS/GPS深组合导航系统中GPS应用研究，旨在探究GPS在嵌入式导航系统中的优化应用方式，提高定位精度、可靠性等性能指标，为嵌入式导航系统的实用化应用做出新的贡献。

具体研究内容包括：

1.基于GPS的定位原理和误差分析：探究GPS的定位原理、误差来源和影响因素，为后续的优化应用做好基础准备。

2.GPS信号处理与数据解算：分析GPS信号的接收、处理、数据解算的流程和关键技术，探究其对定位精度和可靠性的影响，并提出优化方案。

3.GPS与IMU深组合导航：分析GPS与IMU深组合导航的原理、算法和应用，探究其对定位精度和鲁棒性的影响，并提出改进方案。

4.基于机器学习的GPS定位优化：借助机器学习技术对GPS数据进行分析和建模，并针对不同的应用场景提出优化方案。

三、研究方法和技术路线

本研究将采用文献综述和实验分析相结合的方法，其中文献综述将系统地整理和分析GPS在嵌入式导航系统中的应用现状、存在的问题和研究进展；实验分析将通过搭建实验平台和对比实验等方式，针对GPS信号处理、数据解算、深组合导航等方面进行实验研究和性能评估，并根据实验结果提出优化方案。

技术路线包括：

1.基于Arduino平台的嵌入式MSINS/GPS深组合导航系统设计，实现GPS信号接收、处理和数据解算功能。

2.分析GPS信号接收的关键技术，包括天线选择、信号预处理、位置解算等，提出优化方案，如天线阵列、多普勒解算、矢量跟踪等。

3.GPS与IMU深组合导航算法的研究，主要包括卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波等算法，结合实验结果提出改进方案。

4.基于深度学习和神经网络的GPS数据分析和建模，结合不同应用场景提出优化方案。

四、预期成果和意义

通过本研究，预期能够针对嵌入式MSINS/GPS深组合导航系统中GPS应用进行深入研究，探究其对定位精度、可靠性等性能影响的机理和规律，提出优化方案，为嵌入式导航系统的应用提供理论指导和技术支持。具体预期成果包括：

1.系统地分析和总结GPS在嵌入式导航系统中的应用现状、存在的问题和研究进展，为相关领域的研究提供参考。

2.设计实验平台搭建实验环境，对GPS信号处理、数据解算和深组合导航等方面进行实验分析和性能评估。

3.提出优化GPS信号处理、数据解算和深组合导航算法的方法和方案，为实际应用提供技术支持。

4.基于机器学习的GPS数据分析和建模，针对不同的应用场景提出优化方案，为相关领域的研究提供新思路。

本研究将为嵌入式导航技术的发展和应用提供新的思路和技术支持，为智能制造、智能交通、智能家居等行业的发展做出积极贡献。