《MEMS-INS/GNSS超緊耦合的小型無人機定位定姿方法研究》是依託北京航空航天大學，由叢麗擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：MEMS-INS/GNSS超緊耦合的小型無人機定位定姿方法研究
- 依託單位：北京航空航天大學
- 項目負責人：叢麗
- 項目類別：青年科學基金項目
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
針對小型無人機複雜工作環境下，載體高機動、惡劣天氣擾動、地形干擾和遮擋等因素影響，研究利用成本低、體積小的微機電慣性導航系統(MEMS-INS)和全球導航衛星系統(GNSS)超緊耦合進行定位定姿技術，可提高導航系統定位定姿精度和可靠性。本項目對小型無人機MEMS-INS/GNSS超緊耦合定位定姿的關鍵問題進行分析，提出相關解決方法，並進行理論分析和測試驗證。研究內容主要包括：採用兩級聯合深度輔助跟蹤技術提高跟蹤動態性、連續性，利用小波變換輔助快速正交搜尋降噪與函式係數自回歸模型結合解決MEMS慣性元件隨機誤差建模問題，採用粒子濾波與遞歸自進化區間Type-2模糊神經網路結合解決MEMS-INS誤差預測問題，採用基於似然模糊評判的並行遺傳粒子濾波算法解決非線性導航參數容錯估計問題。該研究可為發展我國MEMS-INS/GNSS超緊耦合定位定姿技術提供基礎，為小型無人機高性能導航提供有效手段。
結題摘要
本項目對小型無人機MEMS-INS/GNSS超緊耦合定位定姿的關鍵問題進行分析，提出相關解決方法，並對設計的方法和方案進行理論分析和測試驗證。首先，對小型無人機MEMS-INS/GNSS超緊耦合定位定姿性能的影響機理進行分析，包括載體機動、惡劣天氣帶來的擾動、地形起伏干擾和遮擋，以及MEMS慣性元件誤差、接收機晶振穩定性等，為提出有效的解決方案提供了依據。其次，提出MEMS-INS/GNSS超緊耦合兩級聯合深度輔助跟蹤技術，採用超緊耦合兩級分散式處理結構、組合估計和局部跟蹤聯合輔助跟蹤策略和並行無軌跡濾波跟蹤方法，提高了超緊耦合輔助跟蹤的動態性、連續性和精度。再次，對MEMS-INS誤差精確建模和預測技術進行研究，包括實時混合降噪方法、基於函式係數自回歸(FAR)模型的隨機誤差建模方法，以及基於無軌跡卡爾曼濾波與遞歸自進化區間Type-2模糊神經網路的MEMS-INS誤差預測方法，有效減小了MEMS-INS誤差對超緊耦合定位定姿性能的影響，特別是當GNSS可見星不足時。最後，提出MEMS-INS/GNSS超緊耦合定位定姿非線性容錯處理技術，採用MEMS-INS姿態輔助基線約束的整周模糊度解算方法改善了定姿性能，採用基於似然模糊評判的並行遺傳粒子濾波定位定姿參數估計方法，實現了高精度高可靠的定位定姿參數估計。本項目研究的利用MEMS-INS/GNSS超緊耦合進行小型無人機定位定姿的相關技術，為衛星導航的產業化發展及小型無人機定位定姿的發展提供了理論依據，對於推動我國導航學科及低成本、小體積、高精度組合導航技術的發展具有重要的意義。
