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《基于mems器件的車輛組合導(dǎo)航技術(shù)研究》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、分類號：學(xué)校代碼12715UDC?學(xué)號：12040130QQ1m菘京牽院XIMNGuNIVERSITV專業(yè)學(xué)位碩士論文ThesisforMaster'sDegree基于MEMS器件的車輛組合導(dǎo)航技術(shù)研究學(xué)院：機械工程學(xué)院學(xué)位類別：專業(yè)碩士領(lǐng)域：機械工程論文作者：韓亮指導(dǎo)教師：王建峰雋鴻科曰期：2015年5月西京學(xué)院研究生處西京學(xué)院碩士學(xué)位論文基于MEMS器件的車輛組合導(dǎo)航技術(shù)研究論文作者：韓亮學(xué)生類別：全日制專業(yè)學(xué)位類別：工程碩士領(lǐng)域名稱：機械工程校內(nèi)導(dǎo)師：王建峰職稱：副教授企業(yè)導(dǎo)師：雋鴻科職稱：高
2、級工程師資助基金項目：陜西省教育廳自然科學(xué)基金No.14JK2160.DissertationSubmittedtoXijingUniversityforTheMasterDegreeofMechanicalEngineeringResearchontheTechnologiesofIntegratedNavigationSystemforLandVehiclesbasedonMEMSDevicebyHanLiangSupervisor:AssociateProf.WangJianfengMay20
3、15ThisworkwassupportedbytheNationalNaturalScienceFoundationofShannxiProvinceDepartmentofEducationNo.14JK2160.原創(chuàng)性聲明本人鄭重聲明：所呈交的學(xué)位論文，是本人在導(dǎo)師指導(dǎo)下，進行研究工作所取得的成果。除文中已經(jīng)注明引用的內(nèi)容外，本學(xué)位論文不包含任何他人或集體已經(jīng)發(fā)表的作品內(nèi)容，也不包含本人為獲得其他學(xué)位而使用過的材料。對本論文所涉及的研究工作做出貢獻的其他個人或集體，均已在文中以明確方式標(biāo)明。本
4、學(xué)位論文原創(chuàng)性聲明的法律責(zé)任由本人承擔(dān)。學(xué)位論文作者簽名：日期：關(guān)于學(xué)位論文版權(quán)使用授權(quán)的說明本人完全了解西京學(xué)院關(guān)于收集、保存、使用學(xué)位論文的以下規(guī)定：學(xué)校有權(quán)采用影印、縮印、掃描、數(shù)字化或其它手段保存論文；學(xué)校有權(quán)提供本學(xué)位論文全文或者部分內(nèi)容的閱覽服務(wù)；學(xué)校有權(quán)將學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫進行檢索、交流；學(xué)校有權(quán)向國家有關(guān)部門或者機構(gòu)送交論文的復(fù)印件和電子版。（保密的學(xué)位論文在解密后適用本授權(quán)說明）學(xué)位論文作者簽名：日期：導(dǎo)師簽名：日期：摘要摘要近年來，隨著微機電系統(tǒng)MEMS（Mi
5、croElectricalMechanicalSystem）的快速發(fā)展，基于微機電系統(tǒng)技術(shù)的捷聯(lián)慣性導(dǎo)航系統(tǒng)（Strap-downInertialNavigationSystem,SINS）與全球定位系統(tǒng)（GlobalPositioningSystem,GPS）的組合為實現(xiàn)導(dǎo)航系統(tǒng)的低成本、小型化與輕量化設(shè)計提供了可行方案。本論文以車載組合導(dǎo)航系統(tǒng)為研究背景，以解決MEMS-SINS/GPS組合導(dǎo)航系統(tǒng)存在的精度低與可靠性差問題為目標(biāo)，研究了MEMS-慣性測量單元（InertialMeasureme
6、ntUnit,IMU）誤差分析與補償、組合導(dǎo)航誤差補償算法、組合導(dǎo)航濾波器設(shè)計等技術(shù)。論文介紹了車載組合導(dǎo)航系統(tǒng)的發(fā)展現(xiàn)狀以及目前國內(nèi)外的研究情況，對SINS和GPS的工作原理及誤差源進行了分析，研究SINS與GPS的組合模式，通過對比松、緊組合模式的優(yōu)缺點，確定了組合導(dǎo)航系統(tǒng)的組合模式；通過分析組合導(dǎo)航系統(tǒng)中MEMS-慣性測量單元（InertialMeasurementUnit,IMU）的結(jié)構(gòu)，對慣性傳感器的誤差源進行分類，利用時間序列分析中的ARMA模型誤差建模方法建立了車載組合導(dǎo)航系統(tǒng)中慣性器
7、件的隨機誤差模型，通過對現(xiàn)有的慣性導(dǎo)航系統(tǒng)的信息融合方法進行分析，開展車載組合導(dǎo)航系統(tǒng)中組合導(dǎo)航誤差補償算法的研究，為了解決系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型和噪聲統(tǒng)計特性無法完全確定而導(dǎo)致常規(guī)卡爾曼濾波器遞推方程不適用的問題提出了新的算法——自適應(yīng)卡爾曼濾波組合導(dǎo)航算法。關(guān)鍵詞：慣性測量單元，MEMS器件，自適應(yīng)卡爾曼濾波，ARMA模型IABSTRACTABSTRACTWiththecontinuousdevelopmentoftheMEMStechnique,TheintegrationofStrap-downIn
8、ertialNavigationSystem(SINS)basedonthetechnologyofMicroElectricalMechanicalSystems(MEMS)andGlobalPositioningSystem(GPS)providesafeasiblesolutionfortheimplementationofnavigationsystemfeaturedwithlow-cost,smallscaleandlightweight.Withthei
