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光纤陀螺捷联惯导系统改进算法研究的开题报告

一、研究背景及意义

惯性导航系统是现代航空、航天和军事领域中广泛使用的一种导航和定位技术。其中光纤陀螺捷联惯导系统是典型的惯性导航系统，它利用光纤陀螺的旋转速度来测量飞行器自身的运动状态，并可通过融合GNSS等导航技术，来提高导航精度和稳定性。

然而，在现实应用中，光纤陀螺捷联惯导系统存在一些问题，如陀螺误差、测量噪声和模型不确定性等，这些因素都会对导航系统的精度产生影响，导致系统出现漂移或者不稳定等问题。因此，针对这些问题，需要对光纤陀螺捷联惯导系统的相关算法进行改进和研究，以提高系统的性能和精度。

二、研究内容和思路

本课题将研究光纤陀螺捷联惯导系统中的核心算法，主要内容如下：

1.陀螺误差校准算法：针对光纤陀螺系统中的零偏误差和比例误差等问题，设计一种精度较高的误差校准算法，以提高系统的精度和可靠性。

2.优化卡尔曼滤波算法：对传统的卡尔曼滤波算法进行改进和优化，以提高滤波的精度和稳定性，并对系统的误差进行更好的估计和补偿。

3.混合导航算法：利用光纤陀螺、GNSS、加速度计等多种导航器件，设计一种更加稳定和准确的混合导航算法，以适应不同的应用场景。

4.针对光纤陀螺捷联惯导系统中的非线性建模问题，采用基于深度学习的方法进行建模和预测，并对算法进行实时控制。

三、预期成果

本项目的主要预期成果：

1.对现有光纤陀螺捷联惯导系统的相关算法进行分析和研究，找出问题和改进方向。

2.设计并实现一套完整的光纤陀螺捷联惯导系统改进算法方案，提高系统的精度和稳定性。

3.针对光纤陀螺捷联惯导系统中的非线性建模问题，设计基于深度学习的建模和控制方法。

4.对改进算法进行实验验证，并在不同的应用场景中进行性能比较和分析。

四、研究计划和进度

2021年9月-2021年12月：进行光纤陀螺捷联惯导系统中误差校准算法的研究和实现。

2022年1月-2022年4月：进行卡尔曼滤波算法的优化和改进，并设计混合导航算法。

2022年5月-2022年8月：进行光纤陀螺捷联惯导系统的非线性建模和深度学习算法的研究和实现。

2022年9月-2022年12月：对改进算法进行系统测试和性能分析，并进行论文撰写和学位申请。

五、参考文献

[1]黄舜坤.惯性导航理论与应用[M].北京:国防工业出版社,2001.

[2]邓宇刚,朱世耀,张承民.光纤陀螺捷联惯导系统误差分析及校准[J].中国惯性技术学报,2014,22(3):266-270.

[3]M.Cui,Y.Huang,Z.Chen,etal.DeterminationoftheFiberOpticGyroScaleFactorErrorBasedonaNonlinearCorrectionAlgorithm[C],2019IEEE/SICEInternationalSymposiumonSystemIntegration(SII),Paris,France,2019:812-817.