预览加载中,请您耐心等待几秒...
1/3
2/3
3/3

在线预览结束,喜欢就下载吧,查找使用更方便

如果您无法下载资料,请参考说明:

1、部分资料下载需要金币,请确保您的账户上有足够的金币

2、已购买过的文档,再次下载不重复扣费

3、资料包下载后请先用软件解压,在使用对应软件打开

基于INSWSN组合导航的关键技术研究开题报告 一、选题背景及意义 随着社会经济的不断发展,人们对于精度更高、可靠性更强的导航需求也越来越高。传统的GPS定位技术因受到建筑物、山体等遮挡而存在不稳定性,为此,基于惯性导航的组合导航技术已经逐步受到了广泛关注。同时,室内定位等应用场景的兴起也逼迫人们寻找更加精准、可靠的导航手段。 随着摩尔定律的到来,MEMS微机电技术的不断发展,使得惯性传感器件的价格和尺寸越来越小,同时精度和可靠性也在不断提高。利用惯性传感器件实现的惯性导航在精度较高、抗干扰能力较强、易于集成等方面具有很大优势。INSWSN(InertialNavigationSystemWirelessSensorNetwork,惯性导航系统无线传感器网络)是近年来基于惯性导航与无线传感器网络相结合的一项新技术,具有定位精度高、能够适应复杂环境等优点。 本课题旨在深入研究INSWSN组合导航技术的关键技术,通过实验和模拟分析,优化和改进INSWSN组合导航系统,提升导航的定位精度和可靠性。 二、研究内容和目标 本课题的研究内容如下: 1.INSWSN组合导航系统的工作原理研究; 2.INSWSN组合导航系统中的惯性测量单元(IMU)设计与优化; 3.INSWSN中的无线传感器网络(WSN)的研究与改进; 4.INSWSN组合导航系统的算法研究; 5.INSWSN组合导航系统实验验证与仿真分析。 本课题的研究目标如下: 1.理解INS和WSN技术,并对INSWSN组合导航的工作原理有详细的了解; 2.设计和优化高精度IMU,提高系统的稳定性和精度; 3.对无线传感器网络进行研究和改进,提高数据采集的效率与可靠性; 4.研究并优化组合导航算法,提高定位精度与鲁棒性; 5.通过实验验证和仿真分析,评估系统的性能。 三、研究方法 本课题将采用以下研究方法: 1.理论研究:深入理解INSWSN组合导航系统的工作原理,研究INS、WSN等技术原理和发展趋势,对系统进行优化改进; 2.设计实验:设计和制造IMU,研发相应的无线传感器网络,并实现组合导航系统; 3.数据采集:搜集实验所需要的数据,包括IMU数据、WSN数据、GPS数据等; 4.算法分析:分析组合导航算法的优缺点和适用范围,对算法进行改进和优化; 5.实验验证:进行实验验证和仿真分析,评估系统性能和算法效果。 四、研究计划 1.第1-2个月:初步了解INSWSN组合导航技术,研究相关的技术原理和发展趋势,制定初步的实验方案; 2.第3-6个月:设计和制造IMU,改进和优化WSN技术,实现组合导航系统,并进行初步的算法验证; 3.第7-9个月:利用所设计的系统进行实验验证,测试算法的准确度和可靠性; 4.第10-12个月:分析实验结果,改进系统的设计和算法,并进行性能评估和参数优化。 五、预期结果及影响 通过本次研究,预期可以实现以下成果: 1.了解INSWSN组合导航技术的工作原理和算法; 2.利用自主设计的IMU与WSN设备,实现INSWSN组合导航系统原型,并进行实验验证,评估其定位精度和性能; 3.对组合导航算法进行改进,提高精度和可靠性; 4.实现一套基于INSWSN组合导航的定位系统,为室内定位、地下定位等应用场景提供更加可靠的导航手段。 5.对相关技术发展具有推动作用。 六、参考文献 1.Kubacki,S.,Reicher,J.,Pedersen,T.,&Christensen,M.(2016).DesignandimplementationofINS/GNSS-Vehiclesensorsystemforlandvehicles.Sensors,16(6),928. 2.Zhou,Y.,Guan,Y.,&Wang,L.(2018).ResearchonIMUerrorcalibrationforINS/GNSSintegratednavigationsystem.Mechatronics,53,8-15. 3.ZhangYC,XiongL.(2016).Betterindoorlocation:Asurvey[J].IEEESignalProcessingMagazine,33(2),14-34. 4.LiuH,DarabiH,BanerjeeP,etal.(2007).Surveyofwirelessindoorpositioningtechniquesandsystems.IEEETransactionsonSystems,Man,andCybernetics,PartC(ApplicationsandReviews),37(6),1067-1080. 5.Deng,Y.,Yuan,W.,&Liu,J.(2013).AnovelINS/GNSStightl