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微小型无人机MEMS-IMU/GPS组合测姿系统研究

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第11-19页
    1.1 课题研究背景及意义第11-12页
    1.2 相关技术国内外发展概况第12-17页
        1.2.1 无人机发展历程及现状第12-13页
        1.2.2 惯性导航技术发展现状第13-14页
        1.2.3 全球卫星导航定位系统第14页
        1.2.4 MEMS发展现状第14-16页
        1.2.5 无人机姿态测量系统发展概况第16-17页
    1.3 论文主要内容及章节安排第17-19页
第2章 无人机姿态测量基础理论第19-33页
    2.1 常用坐标系及坐标变换第19-21页
        2.1.1 常用坐标系第19-20页
        2.1.2 常用坐标系变换关系第20-21页
    2.2 卡尔曼滤波理论第21-23页
    2.3 基于指数渐消因子的自适应卡尔曼滤波器第23-25页
    2.4 无人机姿态测量原理第25-31页
        2.4.1 基于陀螺仪的姿态解算第25-28页
        2.4.2 基于重力场和磁场的姿态解算方法第28-31页
    2.5 本章小结第31-33页
第3章 姿态测量系统总体结构第33-37页
    3.1 系统总体结构第33-34页
    3.2 重力场导出分析第34-36页
        3.2.1 重力加速度导出原理第34-35页
        3.2.2 无人机运动加速度的求解第35-36页
    3.3 系统初始对准方案第36页
    3.4 本章小结第36-37页
第4章 MEMS-IMU误差分析与补偿第37-55页
    4.1 姿态测量系统的误差源第37页
    4.2 MEMS-IMU的标定第37-45页
        4.2.1 陀螺仪误差建模与标定第39-42页
        4.2.2 加速度计误差建模与标定第42-45页
    4.3 Allan方差对MEMS陀螺随机误差的辨识第45-49页
        4.3.1 Allan方差分析原理第46页
        4.3.2 随机噪声与Allan方差的关系第46-48页
        4.3.3 MEMS陀螺随机误差的Allan方差分析第48-49页
    4.4 基于指数渐消因子卡尔曼滤波的MEMS陀螺随机误差补偿第49-53页
        4.4.1 时间序列ARMA模型第49-50页
        4.4.2 ARMA模型定阶第50-51页
        4.4.3 MEMS陀螺仪随机漂移的ARMA模型第51页
        4.4.4 MEMS陀螺仪随机误差的补偿第51-53页
    4.5 本章小结第53-55页
第5章 基于GPS的机体运动加速度求解第55-67页
    5.1 GPS系统介绍第55页
    5.2 GPS定位与测速原理第55-59页
        5.2.1 GPS卫星定位原理第56-57页
        5.2.2 GPS卫星测速原理第57-58页
        5.2.3 GPS误差分析第58-59页
    5.3 GPS测量加速度原理第59-61页
        5.3.1 基于多普勒频移的速度最佳差分法第60页
        5.3.2 基于伪距率的速度差分法第60-61页
    5.4 基于指数渐消因子的卡尔曼滤波的加速度解算第61-66页
        5.4.1 GPS误差状态方程第61-62页
        5.4.2 GPS量测方程第62-63页
        5.4.3 基于指数渐消因子的Kalman滤波器的设计第63-64页
        5.4.4 滤波算法的仿真与分析第64-66页
    5.5 本章小结第66-67页
第6章 姿态测量系统仿真与分析第67-77页
    6.1 基于指数渐消因子的自适应卡尔曼滤波器的设计第67-69页
        6.1.1 系统状态方程的建立第67-68页
        6.1.2 系统量测方程的建立第68-69页
    6.2 系统软件实现方案第69-70页
    6.3 系统仿真与分析第70-75页
        6.3.1 算法原理图与仿真条件设定第70-71页
        6.3.2 算法仿真结果与分析第71-75页
    6.4 本章小结第75-77页
结论第77-79页
参考文献第79-83页
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果第83-85页
致谢第85页

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