卫星SINS组合导航关键技术研究的开题报告.docx

卫星SINS组合导航关键技术研究的开题报告
开题报告
论文题目：卫星SINS组合导航关键技术研究
一、研究背景
随着科学技术的发展，卫星导航成为全球定位领域的同义词，得到广泛应用。同时，惯性导航系统（SINS）的稳定性和精度得到了显著改进。针对卫星导航和惯性导航系统的不足，研究组合导航技术，融合两种导航方式的信息，可以有效地提高定位和导航的精度、鲁棒性和可靠性。因此，研究卫星SINS组合导航关键技术，具有重要的理论和实际意义。
二、研究目的与意义
本研究旨在深入探索卫星SINS组合导航的关键技术，包括卫星定轨精度、惯性测量单位（IMU）标定误差、系统动力学建模与误差补偿算法、多传感器信息融合等。通过研究和分析，可以有效提高组合导航系统的精度和鲁棒性。同时，该研究对于提高卫星定位、导航和控制精度，为国防现代化建设、民用领域位置服务等提供支持和保障，具有重要的应用和社会意义。
三、研究内容及技术路线
1、卫星定轨精度的研究
卫星定轨精度是组合导航系统中的关键参数，对于实现高精度和高可靠性的组合导航至关重要。本研究将分析卫星轨道计算方法，设计卫星定轨算法，提高轨道定位精度。
2、IMU标定误差的研究
惯性测量单位（IMU）的标定误差是导致组合导航系统误差的主要原因之一。本研究将分析和改进常见的IMU标定方法，对IMU误差进行建模，并提出更精确的标定算法，以提高组合导航系统的精度和稳定性。
3、组合导航系统误差补偿算法的研究
组合导航系统中存在的误差包括系统误差和环境误差。本研究将建立系统误差和环境误差的数学模型，并运用误差补偿算法将误差降至最小，以提高跟踪精度和稳定性。
4、多传感器信息融合的研究
组合导航是基于多传感器信息融合的。本研究将分析基于卡尔曼滤波器的多传感器信息融合算法，并利用卡尔曼滤波器进行多传感器信息融合，提高导航精度和可靠性。
四、预期研究成果
1、建立高精度的卫星定轨算法，提高组合导航精度。
2、提出精确的IMU标定算法，提高组合导航系统的稳定性和鲁棒性。
3、提供系统误差和环境误差模型，设计合适的误差补偿算法，提高组合导航的精度和稳定性。
4、实现基于卡尔曼滤波器的多传感器信息融合算法，提高组合导航的精度和可靠性。
五、研究计划
第一年：
1.了解卫星SINS组合导航技术基础理论和关键技术。
2.研究卫星轨道计算方法，建立定轨精度模型，提出卫星定轨算法。
3.对IMU标定误差进行研究和分析，建立误差模型，提出新的标定算法。
4.对组合导航系统中的各类误差进行分析，建立误差模型，将误差补偿算法进行优化和加强。
第二年：
1.将第一年所完成的内容进行进一步的完善和优化，提高精度和鲁棒性。
2.研究基于卡尔曼滤波器的多传感器信息融合算法，并进行实验验证。
第三年：
1.完成卫星SINS组合导航关键技术的研究和实验验证。
2.完成论文的撰写和总结，提交论文的正式答辩。
六、论文结构和预期成果
本论文分为六个部分：绪论、卫星SINS组合导航技术基础理论、卫星SINS组合导航关键技术的研究与分析、多传感器信息融合算法研究、实验验证及结果分析、总结与展望。本论文预计实现组合导航系统的高精度、高鲁棒性和高可靠性，为卫星定位、导航和控制等领域提供支持和保障，具有理论和应用意义。