基于因子图的多传感器信息融合导航算法研究.pdf

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1、硕士学位论文基于因子图的多传感器信息融合导航算法研究RESEARCHONNAVIGATIONALGORITHMOFMULTI-SENSORINFORMATIONFUSIONBASEDONFACTORGRAPH张兴学哈尔滨工业大学2018年6月国内图书分类号：V249.3学校代码：10213国际图书分类号：085210密级：公开工程硕士学位论文基于因子图的多传感器信息融合导航算法研究硕士研究生：张兴学导师：李清华副教授申请学位：工程硕士学科：控制工程所在单位：航天学院答辩日期：2018年6月授予学位单位：哈尔滨工业大学ClassifiedIn

2、dex:V249.3U.D.C:085210DissertationfortheMasterDegreeinEngineeringRESEARCHONNAVIGATIONALGORITHMOFMULTI-SENSORINFORMATIONFUSIONBASEDONFACTORGRAPHCandidate:ZhangXingxueSupervisor:AssociateProf.LiQinghuaAcademicDegreeAppliedfor:MasterofEngineeringSpeciality:ControlEngineeringA

3、ffiliation:SchoolofAstronauticsDateofDefence:June,2018Degree-Conferring-Institution:HarbinInstituteofTechnology哈尔滨工业大学工程硕士学位论文摘要随着无人机在军事领域和民用领域的普及，以及对其应用的多样化和精准化，对无人机导航系统的准确性要求越来越高。为提高无人机的导航精度，一方面可以从硬件入手，提高传感器的测量精度，这就需要制作工艺的进一步提升，同时整个系统的成本也会随之增加；另一方面可以从算法入手，利用现代化的数据融合算法提高无

4、人机的导航精度，这并不会增加额外的成本。本文着眼于多传感器数据融合算法，结合改进因子图模型理论，进一步提高了无人机组合导航系统的导航精度。本文首先对因子图模型理论进行了探讨，包括对因子图模型框架的分析，对消息传递算法的推导，为后续在多传感器组合导航系统中应用因子图算法奠定了理论基础。其次，对SINS/GPS组合导航系统进行了分析，建立了多传感器信息融合误差模型，进而推导出导航系统的线性状态空间误差方程。为提高导航滤波的精度，提出了一种自调整区间的RTS滤波算法。针对组合导航系统多传感器测量时间不同步问题，基于因子图理论构建了组合导航系统多传

5、感器信息融合框架，实时对导航状态进行更新，实现了对传感器的即插即用，最后通过仿真验证了因子图滤波的可行性。针对常规因子图算法对观测量异常无法识别的问题，本文提出了一种基于可信度的抗差估计算法，动态调整观测协方差阵，降低异常观测量的权重，保证了系统正常工作。仿真表明基于抗差估计算法的因子图平滑算法抗差效果良好。关键词:组合导航；因子图；多传感器信息融合；抗差估计I哈尔滨工业大学工程硕士学位论文AbstractWiththepopularizationofdronesinthemilitaryandcivilianfields,aswellas

6、thediversificationandprecisionoftheirapplication,theaccuracyofdronenavigationsystemshasbecomeincreasinglydemanding.Inordertoimprovethenavigationaccuracyofdrones,ontheonehand,hardwarecanbeusedtoimprovethemeasurementaccuracyofsensors,whichrequiresfurtherimprovementoftheprodu

7、ctionprocess.Accordinly,thecostoftheentiresystemwillincrease.Ontheotherhand,itcanbederivedfromthealgorithm.Applyingmoderndatafusionalgorithmstoimprovethenavigationaccuracyofdronesdoesnotnecessarilyincreaseadditionalcost.Thispaperfocusesonthemulti-sensordatafusionalgorithm,

8、combineswithimprovedfactorgraphmodeltheoryandfurtherimprovesthenavigationaccuracyoftheUAV