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基于GPS多天线的无人机姿态测量系统研究与设计

摘要第5-7页
abstract第7-8页
第一章 绪论第15-19页
    1.1 研究背景与意义第15-16页
    1.2 姿态测量技术的国内外研究现状第16-17页
    1.3 本文研究工作及主要内容第17-19页
第二章 GPS定位原理及误差分析第19-29页
    2.1 GPS信号组成及主要观测模型第19-22页
        2.1.1 伪距观测方程第19-20页
        2.1.2 载波相位观测方程第20-22页
    2.2 GPS定位误差分析第22-25页
        2.2.1 卫星相关误差第23页
        2.2.2 卫星信号传播误差第23-24页
        2.2.3 接收机相关误差第24-25页
    2.3 GPS载波相位差分组合模型第25-28页
        2.3.1 载波相位单差观测模型第25-26页
        2.3.2 载波相位双差观测模型第26-27页
        2.3.3 载波相位三差观测模型第27-28页
    2.4 本章小结第28-29页
第三章 无人机姿态测量原理第29-46页
    3.1 坐标系定义与转换第29-32页
        3.1.1 坐标系定义第29-31页
        3.1.2 坐标系转换第31-32页
    3.2 旋转矩阵描述与姿态角定义第32-34页
        3.2.1 四元数法第32页
        3.2.2 欧拉角法第32-33页
        3.2.3 无人机姿态角定义第33-34页
    3.3 无人机姿态角解算第34-37页
        3.3.1 GPS基线向量第34-35页
        3.3.2 地心地固坐标系与地理坐标系的转换第35-36页
        3.3.3 地理坐标系与载体坐标系的转换第36-37页
    3.4 GPS基线模型构建及参数估计第37-45页
        3.4.1 基于单差的基线模型第37-38页
        3.4.2 最小二乘法第38-39页
        3.4.3 卡尔曼滤波算法第39-41页
        3.4.4 应用卡尔曼滤波算法的动态基线模型第41-45页
    3.5 本章小结第45-46页
第四章 无人机姿态测量系统算法研究第46-69页
    4.1 周跳探测与修复第46-52页
        4.1.1 多项式拟合法第47页
        4.1.2 伪距/载波组合法第47-48页
        4.1.3 电离层残差法第48-49页
        4.1.4 基于卡尔曼滤波算法的周跳探测及修复方法第49-50页
        4.1.5 周跳探测与修复实验第50-52页
    4.2 非校正相位延迟估计第52-57页
        4.2.1 初始相位偏差第52-53页
        4.2.2 硬件延迟偏差第53-54页
        4.2.3 UPD参数与单差模糊度的相关性分析第54-57页
    4.3 整周模糊度解算第57-67页
        4.3.1 整数最小二乘第57-58页
        4.3.2 LAMBDA方法第58-60页
        4.3.3 基于单差模型的模糊度固定法第60-62页
        4.3.4 单差模糊度固定算法实验验证第62-67页
    4.4 本章小结第67-69页
第五章 无人机姿态测量系统的设计与验证第69-89页
    5.1 姿态测量系统硬件框架设计第69-75页
        5.1.1 接收机选型及配置第69-70页
        5.1.2 接收机天线布局设计第70-73页
        5.1.3 GPS卫星观测数据的传输第73-75页
    5.2 姿态测量系统的软件流程设计第75-80页
        5.2.1 总技术流程第75-76页
        5.2.2 基线解算流程第76-77页
        5.2.3 姿态解算驱动文件配置第77-79页
        5.2.4 无人机三维姿态角的最优估计第79-80页
    5.3 实验验证及精度分析第80-88页
        5.3.1 实验目的及设计第80-81页
        5.3.2 实验测试与结果分析第81-88页
    5.4 本章小结第88-89页
第六章 总结与展望第89-91页
    6.1 工作总结第89-90页
    6.2 展望第90-91页
参考文献第91-94页
致谢第94-95页
攻读硕士学位期间的科研工作第95页

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