基于ARM的SINS-GPS組合導(dǎo)航系統(tǒng)信息處理.pdf

1、在捷聯(lián)慣性導(dǎo)航系統(tǒng)（Strap-down Inertial Navigation System，SINS）和GPS（Global Positioning System）組成的SINS/GPS組合導(dǎo)航系統(tǒng)中，存在系統(tǒng)誤差模型、偽距觀測(cè)方程等非線性方程，并且組合導(dǎo)航系統(tǒng)的噪聲非常復(fù)雜，傳統(tǒng)的卡爾曼濾波或者相關(guān)擴(kuò)展的卡爾曼濾波已不能完全滿足組合導(dǎo)航系統(tǒng)的誤差補(bǔ)償要求，因此，可用于非線性、非高斯隨機(jī)系統(tǒng)的粒子濾波算法在組合導(dǎo)航系統(tǒng)中有著廣泛的應(yīng)

2、用。
　　首先，研究了既有的標(biāo)準(zhǔn)粒子濾波算法，由于標(biāo)準(zhǔn)粒子濾波算法忽略了當(dāng)前的觀測(cè)值，直接采用先驗(yàn)概率密度函數(shù)作為重要性密度函數(shù)，使得權(quán)重幾乎集中在少數(shù)粒子上，粒子集不能夠準(zhǔn)確表達(dá)實(shí)際后驗(yàn)概率，造成了嚴(yán)重的粒子退化問(wèn)題。針對(duì)標(biāo)準(zhǔn)粒子濾波存在的問(wèn)題，給出了改進(jìn)的自適應(yīng)迭代粒子濾波算法，通過(guò)自身迭代，產(chǎn)生新的重要密度函數(shù)，更新重采樣技術(shù)，并引入模擬退火算法，利用成本函數(shù)最大化，求解出模擬退火參數(shù)，解決了粒子退化和權(quán)值歸一化的問(wèn)題，并且

3、能夠?qū)⒘Ｗ涌焖偻迫敫咚迫粎^(qū)，提高粒子有效利用率。
　　其次，研究了SINS/GPS組合導(dǎo)航系統(tǒng)硬件和軟件實(shí)現(xiàn)的工作原理。采用上位機(jī)軟件測(cè)試慣性測(cè)量模塊和GPS接收模塊，檢測(cè)接收數(shù)據(jù)的完整性和正確性。ARM主控處理器實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)控制和導(dǎo)航解算功能，并將各模塊連接形成完整的組合導(dǎo)航硬件系統(tǒng)。通過(guò)研究SINS系統(tǒng)、GPS系統(tǒng)和SINS/GPS組合導(dǎo)航系統(tǒng)接收解算數(shù)據(jù)的原理，完成了各系統(tǒng)數(shù)據(jù)更新的軟件流程的設(shè)計(jì)。
　　最后，設(shè)置SIN