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基于MEMS/GPS的微型无人机组合航姿系统研究

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-13页
注释表第13-14页
基本变量表第14-15页
第一章 绪论第15-23页
   ·引言第15-16页
   ·MEMS 惯性传感器发展概况第16-17页
   ·无人机姿态测量技术发展现状第17-20页
     ·GPS/SINS 组合导航系统第17-19页
     ·基于 GPS 天线的姿态测量系统第19页
     ·基于矢量观测的姿态确定算法第19-20页
   ·论文研究背景第20-21页
   ·论文研究的关键问题第21-22页
   ·论文的章节安排第22-23页
第二章 姿态解算理论基础第23-33页
   ·引言第23页
   ·常用坐标系定义第23-24页
   ·无人机姿态表示方法第24-28页
     ·欧拉角法第24页
     ·方向余弦法第24-25页
     ·四元数法第25-28页
   ·姿态解算基础第28-32页
     ·基于速率陀螺的姿态角解算第28-29页
     ·基于加速度计/磁力计的姿态解算第29-31页
     ·基于 TRIAD 的姿态确定性算法第31-32页
   ·本章小结第32-33页
第三章 MEMS 惯性传感器误差标定与补偿第33-44页
   ·引言第33页
   ·基于重力场激励的 MEMS 加速度计标定第33-35页
   ·基于递推最小二乘算法的 MEMS 磁力计标定第35-37页
   ·基于恒转速激励的 MEMS 陀螺标定第37-38页
   ·MEMS 陀螺随机误差滤波第38-43页
     ·随机误差模型的建立第39-40页
     ·卡尔曼滤波器的设计第40-43页
   ·本章小结第43-44页
第四章 基于 TRIAD 和 UKF 的组合航姿系统设计第44-56页
   ·引言第44页
   ·基于加速度计/磁力计姿态解算的缺陷第44-45页
   ·基于 GPS 的无人机加速度导出研究第45-48页
     ·GPS 测速原理第45-46页
     ·GPS 测速误差分析第46页
     ·基于卡尔滤波器的加速度确定方法第46-47页
     ·GPS 导出加速度测量实验第47-48页
   ·基于 TRIAD 和 UKF 的姿态融合总体方案设计第48-49页
   ·无迹卡尔曼滤波器的建立第49-53页
     ·系统建模第51-52页
     ·状态方程的建立第52页
     ·观测方程的建立第52-53页
     ·UKF 针对欧拉角的改进第53页
   ·自适应 UKF 准则第53-55页
     ·基于加速度计的判别机制第54页
     ·基于 UKF 系统残差的判别机制第54-55页
   ·本章小结第55-56页
第五章 基于四元数互补滤波的低成本姿态融合算法第56-67页
   ·引言第56页
   ·互补滤波算法原理分析第56-57页
   ·基于梯度下降算法的互补滤波器第57-59页
     ·算法原理第57-59页
     ·磁场干扰的补偿第59页
   ·基于粒子群优化算法的滤波器参数优化第59-61页
     ·粒子群优化算法基本原理第60-61页
     ·参数优化步骤第61页
   ·基于四元数互补滤波对机动状态的讨论第61-62页
   ·半物理仿真验证第62-66页
   ·本章小结第66-67页
第六章 航姿系统硬件平台搭建与实物验证第67-85页
   ·引言第67页
   ·基于 LPC3250 的航姿系统硬件设计第67-71页
     ·器件选型第67-69页
     ·硬件平台设计第69-71页
   ·航姿系统软件设计第71-81页
     ·软件开发环境的建立第71-73页
     ·航姿系统软件设计第73-81页
   ·系统实物验证第81-84页
     ·系统验证方案第81-82页
     ·静态试验第82-83页
     ·转动试验第83页
     ·跑车试验第83-84页
   ·本章小结第84-85页
第七章 总结与展望第85-87页
   ·论文主要工作第85页
   ·后续工作第85-87页
参考文献第87-92页
致谢第92-93页
在学期间的研究成果及发表的学术论文第93页

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