基于mems的无人机gpssins组合导航

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1、基于MEMS的无人机GPS/SINS组合导航张倩2015年01月中图分类号：TP273.5UDC分类号：621.3基于MEMS的无人机GPS/SINS组合导航作者姓名张倩学院名称自动化学院指导教师李保奎高级工程师答辩委员会主席伍清河教授申请学位工学硕士学科专业控制科学与工程学位授予单位北京理工大学论文答辩日期2015年1月TheStudyofUAVGPS/SINSIntegrationNavigationbasedonMEMSCandidateName:QianZhangSchoolorDepartment:SchoolofAutomat

2、ionFacultyMentor:SeniorEngineerBaokuiLiChair,ThesisCommittee:Prof.QingheWuDegreeApplied:MasterofPhilosophyMajor:ControlScienceandEngineeringDegreeby:BeijingInstituteofTechnologyTheDateofDefence:January.2015研究成果声明本人郑重声明：所提交的学位论文是我本人在指导教师的指导下进行的研究工作获得的研究成果。尽我所知，文中除特别标注和致谢的地

3、方外，学位论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得北京理工大学或其它教育机构的学位或证书所使用过的材料。与我一同工作的合作者对此研究工作所做的任何贡献均已在学位论文中作了明确的说明并表示了谢意。特此申明。签名：日期：北京理工大学硕士学位论文摘要随着无人机的飞速发展，其对导航系统的要求也日益提高，而结合全球定位系统GPS和捷联导航系统SINS的基于MEMS技术的组合导航既是现今的主流，也是未来的发展趋势，因此需要不断提升其可靠性和精度。但在实际中，GPS存在信号丢失或被干扰的可能，此时组合导航将无法继续工作，为了解决这一

4、问题，本文使用BP神经网络辅助导航，并对GPS/SINS系统进行了深入的研究和分析。首先分析了GPS、SINS各自的组成和特点，并对其工作原理进行了研究和推导，包括GPS的测速、定位原理，SINS的比力方程、力学编排和误差方程等。在SINS姿态算法中分析了姿态解算算法，针对旋转矢量法，考虑圆锥运动这一恶劣运动环境，分别从三个方向对算法的精度进行了提升，包括增加子样、利用角速率和使用快回路增加角增量更新频率的方式，推导其对应的改进算法并进行了实验对比，实验验证了优化改进算法具有更高的精度、更小的算法漂移误差且未增加计算量，显示其优越性和各自

5、特点，也探讨和使用了提高旋转矢量算法精度的几乎所有思路。使用松耦合方式和开环间接法设计GPS/SINS组合导航系统，探讨了卡尔曼滤波算法的原理和内容，推导了卡尔曼滤波（KF）、扩展卡尔曼滤波（EKF）、无迹卡尔曼滤波（UKF）三种数据融合方式，并利用实验验证了在精度上，GPS/SINS组合导航明显优于SINS、GPS单独导航，且应用UKF的导航效果更优的结果。考虑并分析GPS无法正常工作的情况，提出BP神经网络辅助的方法，设计了此时的导航工作模式，经过实验证明，BP神经网络能够辅助导航系统并保证缺失GPS信号时的导航精度，从而提升了导航系

6、统的适应性和可靠性。关键词：无人机；全球定位系统；捷联导航系统；组合导航；卡尔曼滤波；BP神经网络北京理工大学硕士学位论文AbstractWiththerapiddevelopmentofunmannedaerialvehicle(UAV),therequirementforthenavigationsystemisalsoincreasingdaybyday,andintegratednavigationmodecombinedwithglobalpositioningsystem(GPS)andstrap-downinertialna

7、vigationsystem(SINS)basedonMEMStechnologyisboththemainstreamofthecurrentanddevelopmenttrendofthefuture,soit’snecessarytoimproveitsreliabilityandaccuracy.Butinpracticalapplications,integratednavigationwillnotbeabletocontinuetoworkbecauseofsignallossandinterference.Inordert

8、osolvethisproblem,thisarticlediscussesthenavigationwiththeaidofBPneuralnetwork,andtheGPS/SINSsys