一、光纤陀螺刻度因子的建模方法（论文文献综述）
吴刚[1]（2020）在《基于捷联惯导的采煤机运行姿态高精度感知理论与技术研究》文中研究说明智能化开采是我国煤炭工业发展的需求和必然方向,基于三维空间尺度的采煤机运行姿态是实现智能化开采的必需性基础信息。采煤机运行姿态的精确感知不仅能为探知、预测智能化工作面的生产状态提供途径,而且能为采煤机自主调高、记忆割煤等智能控制过程提供基础信息。已有工作初步实现了采煤机的定位定姿,但感知精度尚还欠缺,实时精确的采煤机运行姿态信息缺失长期阻碍了国内外综采工作面智能化发展。本文即针对此问题,引入捷联惯导技术,结合实验测试、误差补偿算法优化及单轴旋转调制等方法,以采煤机“惯性测量组件误差补偿——系统误差补偿算法——单轴旋转调制”为研究主线,围绕惯性导航应用于采煤机运行姿态高精度感知时的元件级、系统级与捷联惯导级三个层面进行深入研究,以期提高采煤机运行姿态的感知精度,为综采工作面的生产状态预测及采煤机智能化控制提供理论基础与技术参考。本文从捷联惯导基本原理出发,构建了采煤机运行姿态的实时解算算法,建立了能够求解SINS系统状态最优估计卡尔曼滤波方程组。针对捷联惯导系统长航时的积累误差难以得到有效修正的缺陷,明确了捷联惯导系统主要误差项包括:惯性敏感器误差、初始对准误差及安装误差,并对主要误差项进行了逐一补偿。针对采煤机的强振动坏境对捷联惯导系统精度的影响,建立了采煤机振动力学模型,仿真获取了采煤机整机的振动响应特征,有效抑制了采煤机振动引起的圆锥误差与划船误差。在无法进一步提升惯性敏感器精度的条件下,提出了旋转调制误差自补偿技术,建立了实际转位机构的旋转模型,揭示了不同单轴旋转调制方案误差传播特性。基于不同单轴旋转调制方案的仿真结果,优选了最佳的旋转调制方案,推导了四位置转停时间与转位机构角加速度和调制角速度有关的表达式,理论证明了该方案可以完全消除陀螺仪零偏漂移的影响。设计了单轴旋转误差调制实验方案,研究设定了最佳的旋转调制参数,验证了单轴旋转调制能够有效提高惯导系统的姿态感知精度。研究了采煤机运行姿态感知的现场应用情况,误差补偿后的定位误差为补偿前的17%,航向角误差为补偿前的75%,采煤机运行姿态感知精度得到了显着提高。本文提供了较为全面的提高井下采煤机运行姿态感知精度的理论与方法,不仅有助于充实综采工作面智能化感知的研究成果,而且可为综采工作面的生产状态预测及井下开采设备智能化控制提供理论参考与技术借鉴,最终为综采工作面智能化的发展做出贡献。该论文有图115幅,表15个,参考文献128篇。
顾昊宇[2]（2020）在《MEMS陀螺零偏在线自校准方法研究》文中认为微机电（MEMS）陀螺仪是一种用于测量角速率或姿态角的惯性传感器。微机电陀螺具有体积小、成本低、重量轻及功耗小等优点,在民用汽车业、工业控制、消费电子,在军用无人机、导弹、火控等领域均有着广泛且重要的应用。武器系统向着小型化、便携式、智能化方向飞速发展,就要求MEMS陀螺能够在小体积、低功耗的基础上,实现高精度、高稳定的测量。受到制造工艺误差、材料分散性、封装可靠性等问题的限制,MEMS陀螺达到一定的测量精度之后,如需进一步提升其测量精度及稳定性,技术难度及成本控制受到极大的挑战。近年来MEMS陀螺数字化测控技术得到了较快的发展,其具有高稳定、高精度、可重构的特点,体现出了极大的技术发展优势。基于MEMS陀螺数字化测控技术,通过研究智能化的自校准算法,可突破既定工艺技术的制约,实现高精度、高稳定的智能化MEMS陀螺,极大的拓宽MEMS陀螺应用场景。具有重大的科研与应用价值。本论文通过基于MEMS陀螺加工工艺和接口电路误差的零偏误差模型,提出了基于模态反转与神经网络学习的零偏自校准方法,通过基于多目标参数优化的MEMS陀螺测控系统设计方法,突破了 MEMS陀螺零偏自校准测控系统关键技术,研制了 MEMS陀螺自校准系统硬件平台,验证了零偏自校准系统理论模型及算法,实现了 MEMS陀螺零偏自校准,有效提升了 MEMS陀螺的零偏稳定性。本文主要研究内容如下:通过包含工艺误差和接口电路误差导致的刚度不均衡、阻尼不均衡、质量不均衡、静电激励力不均衡,寄生电容耦合以及相位误差等在内的MEMS陀螺零偏误差模型,本文以课题组自研的正交模态全对称式MEMS陀螺为例,分析讨论了上述问题对MEMS陀螺输出信号的影响,并得到的零偏误差信号特征,为后续零偏自校准方法的研究和测控系统的设计提供了理论基础。提出了基于模态反转与神经网络学习的零偏自校准方法,对MEMS陀螺的偏误差进行了校准。具体而言,该零偏自校准方法通过模态反转技术实时校准模型,对零偏误差信号实现了初步校准;通过基于CEEMDAN信号特征提取的阈值滤波算法,消除了模态反转校准后零偏信号中的随机噪声,而后采用基于Bagging-ELM的神经网络算法,对零偏误差信号中的缓变漂移量进行了校准补偿。该零偏自校准方法显着提升了 MEMS陀螺的零偏稳定性。提出了基于多目标参数优化的MEMS陀螺测控系统设计方法,设计得到了 MEMS陀螺的驱动和检测闭环控制环路。通过基于遗传算法和蒙特卡洛分析的多环路优化方法,缩短了闭环控制环路的设计时间,提升了控制环路对陀螺敏感结构参数变化的鲁棒性;通过基于自适应矩估计优化的最小均方解调算法,提升了检测环路的解调信噪比。最后,采用本文提出的基于模态反转与神经网络学习零偏自校准方法和基于多目标参数优化的MEMS陀螺测控系统设计方法,以课题组自研的全对称式MEMS陀螺为对象,研制了 MEMS陀螺零偏在线自校准系统硬件平台。测试实验结果显示,MEMS陀螺的零偏不稳定性由23.76°/h和19.8°/h降低为2.7072°/h,角度随机游走分别为0.0071°/（?）和 0.0122°/（?）降低至 0.0013°/（?）,刻度因子从 17.7mV/（°/s）提高到23mV/（°/s）,刻度因子的非线性度从84.52ppm降低到61.56ppm,带宽从23Hz提高至101Hz。本文的工作为提升MEMS陀螺的零偏稳定性提供了一条全新有效的技术手段,对高精度MEMS陀螺的后续研究也具有一定参考价值。
杨柏楠[3]（2019）在《重力传感器现场标定方法研究》文中研究表明在现场标定过程中,实验室所用的转台精度高、体积大,而在实际重力测量过程中,难以提供如此高精度的三轴转台,而加速度计组件的参数稳定性较差,存在参数漂移问题和逐次启动不重复性误差,需要对加速度计组件进行现场标定。因此,为降低标定方法对高精度转台的依赖,本文研究了多种加速度计现场标定技术,为保证加速度计参数的可观性,本文选用精度相对较低的双轴转台为标定提供足够的观测位置。本文的主要工作如下:1.研究了静态多位置模观测标定方法。模观测标定方法以加速度的模作为观测,从原理上降低了标定对转台的依赖。通过对该方法的可观性分析,推导出加速度计刻度因数和零偏可观的充分条件,同时结合有限转位双轴转台的特点,改进设计了编排方案,实验结果表明该方法对加速度计刻度因子的估计精度略低于传统标定方法精度。2.研究了参数估计迭代估计标定方法。该方法以重力场作为观测,利用加速度计脉冲输出模型对参数进行迭代标定。分别建立了线性误差和仅考虑二次平方项误差的石英挠性加速度计组件脉冲测量模型。利用拉格朗日乘子法和牛顿迭代法解决了倾斜矢量的计算问题,并通过归一化加速度计组件的脉冲输出获取倾斜矢量的初值。通过求取重力值对各个模型参数敏感度函数的极值,推导出各参数的可观性条件,同时给出最优标定编排方案。实验表明标定精度与传统方法精度基本相当。3.研究了系统级标定滤波方法。以捷联式惯导系统误差模型为基础,建立了含加速度计和陀螺零偏的系统级滤波方法的滤波器模型,并具体研究了有无杆臂两种情形下的滤波器设计。将该方法应用于某型捷联式重力仪,实验结果表明标定精度略低于基于高精度三轴转台的传统标定方法。
刘娟花[4]（2019）在《多尺度数据融合算法及其应用研究》文中提出分别在多个尺度上对多个传感器的信息进行融合,不仅可获得比单个传感器更优的性能,而且与单尺度上的融合相比,多尺度数据融合能更好地刻画出目标的本质特性。MEMS陀螺是一种可以测量角速度的传感器,具有很多吸引人的优点。但噪声大,准确度不高也是不争的事实。于是如何去除MEMS陀螺仪中的噪声,并提高其精度就成为近年来的研究热点。对多MEMS陀螺应用多尺度数据融合算法,可以显着提高系统的精度及可靠性。本文证明了前人提出的多尺度数据融合算法的有效性,设计了 一种新的多尺度融合算法,讨论了多尺度数据融合中的重要技术问题,并通过对多个MEMS陀螺的融合应用,经仿真和硬件实验验证了本文多尺度融合算法的优越性。主要创新点和工作如下:1.从小波分析理论出发,证明了平稳和非平稳情况下的数据融合定理。从数学上解释了多尺度数据融合算法优于经典加权算法的原理,为该算法的推广应用奠定了数学基础。2.结合小波域多尺度数据融合算法的原理、具体步骤及存在问题等,设计了基于小波包的多尺度数据融合算法,并用实测数据通过仿真实验,比较了小波多尺度数据融合和小波包多尺度数据融合。3.分析了多MEMS陀螺数据融合中的小波基、分解层数、加权因子等的选择方法,通过仿真实验验证了其可行性。4.比较了基于时间序列分析、基于小波去噪和基于小波变换的多尺度融合这三种融合方法不同方面的性能。另外,还比较了多尺度融合和前向线性预测（Forward Linear Prediction,FLP）融合方法,结果均表明本文所提出的多尺度融合方法的独特性和有效性。将上述研究成果应用于我们设计并制作的一套多MEMS陀螺仪数据融合实时处理系统平台中,对4个MEMS陀螺仪所采集的原始数据进行实时处理。分别在静态和动态环境下对该集成系统进行了测试,实验结果表明:该系统运行稳定可靠,将MEMS陀螺的精度提高了 1个量级。本文的研究工作不仅为有关多尺度融合系统的分析奠定了理论基础,还为算法的推广应用提供了实验依据。
刘飞飞[5]（2019）在《基于MEMS的轻量型位姿测量系统关键技术研究》文中研究指明位置与姿态测量系统（Position and Attitude System,PAS）是获取目标精确位置和姿态信息的一种装置,现已广泛应用于无人机、机器人、导航、智能穿戴等民用领域以及精确制导弹药等军事领域。普及的应用对PAS提出了轻量化、微型化以及更高精度的要求。此处的轻量化包括两层含义:系统重量的轻量化和系统核心算法的轻量化;后者指在系统满足使用需求的情况下,尽可能的使系统结构更加精简、系统算法更加高效。而激光陀螺、光纤陀螺和磁悬浮机械陀螺等高精度惯性器件受价格、体积、重量、解算算法复杂度较大、平台计算能力要求高等影响,无法得到广泛应用:微机械惯性器件的出现,使得位姿测量系统的轻量化和小型化成为可能,逐渐引领位置与姿态测量系统的发展方向。但MEMS惯性器件灵敏度低、一致性差,严重制约约了其在较高精度场合下的应用。本文以微惯性器件为核心,展开对轻量型PAS系统的关键技术的研究,重点关注误差成因、补偿及标定方法、滤波和融合方法等方面,以提高基于微惯性器件的 PAS系统的整体精度和稳定性。本文的主要研究工作如下:1.针对MEMS惯性器件精度切较低,误差材种类多的问题,研究了MEMS-IMU误差补偿理论,经Allan方差法分析得出:MEMS陀螺仪的随机误差主要成因是其零偏不稳定性和速率随机游走;在对比、分析转台多位置标定加速度计、离心机标定加速度方案后,设计了采集铅锤线和水平仪辅助加速度计校准的静态六位置编排方案,简化加速度计标定过程,实验结果表明该方案有效,能够对MEMS加速度计的误差进行校准;最后采用八字校准法采集当地地磁数据、利用最小二乘椭拟合法完成磁力计校准;对于MEMS陀螺仪校准,提出了磁力计辅助陀螺在线校准的标定算法,建立载体角速率在磁坐标系与MEMS陀螺仪角速率为主的Kalman滤波系统方程和地磁场感应矢量信息误差为观测方程,实现对陀螺的在线校准,提高惯性器件的测量精度的同时尽可能的降低器件的标定复杂度。2.研究SINS系统误差传递原理及姿态更更新方法,比较了现有姿态解算方法的优缺点,结合MEMS惯性器件特性,选择以MEMS陀螺仪角速率近似计算角增量更新姿态四元数,减轻系统算法运算量,利用多元有限拟合法完成了加速度计温漂补偿,加速度温度漂移减小30%以上,器件随机漂移小于4mg,提高了系统姿态测量精度;验证了 MEMS惯性器件纯SINS位置解算,实验表明SINS高度通道不收敛。3.采用GNSS/SINS忪组合模式,建立了以SINS误差量为状态量的Kalman滤波系统方程和GNSS/SINS系统位置、速度差值为观测量的观测方程,实现了基于MEMS惯性器件的位置与姿态解算,利用系统验证了系统的测量精度。实验结果表明,系统能够有效抑制位置误差和姿态误差,静态水平定位误差CEP（50%置信率）4米,姿态测量精度优于0.2°;动态测试下,姿态测量精度优于1°。
邢丽[6]（2018）在《GNSS拒止条件下捷联惯性导航系统性能增强关键技术研究》文中指出反介入/区域拒止网络对抗技术所带来的战场形势和作战环境的巨大变化,使得卫星导航定位系统在战时的能力被严重削弱,为了提高高超声速飞行器和微小型飞行器等新型作战武器在卫星导航系统拒止环境下的自主导航能力,增强机载捷联惯导系统性能是实现新型作战武器精确导航与制导的重要手段。为综合提升捷联惯导系统的精度和可靠性,本文分别从捷联惯导算法精度和实时性的提升、惯性器件在线使用精度的提高以及惯性测量单元性能的增强三个层面开展了相应的研究工作。当GNSS处于拒止条件时,存在无法对捷联惯导系统进行误差互补修正的问题,因而需要从惯导系统自身工作机理出发,分析影响其精度和可靠性的关键因素,从而增强捷联惯导系统性能。为此,本文首先从捷联惯性导航算法角度出发,针对GNSS拒止环境下高动态载体对捷联惯性导航算法的精度和实时性提出的特殊需求,提出了基于多时间尺度的姿态更新优化改进方法,将姿态解算回路细分为不同计算频率的小回路,提升了捷联惯导算法的精度和实时性;提出了一种基于螺旋矢量补偿圆锥和划船误差的矢量积分优化算法,采用梯形数字积分方式减少了等效螺旋矢量的计算误差,进一步提高了捷联惯性导航算法的精度。为了提升惯性传感器的在线使用精度,论文针对惯性器件随机误差的精确辨识和建模开展了研究工作。鉴于惯性器件随机误差分析时传统五参数模型的ALLAN方差法在分析长相关时长的随机噪声参数时存在计算量大、计算效率低的问题,提出了一种基于分区间拟合模型的ALLAN方差法优化改进方案,提升了基于ALLAN方差法的惯性器件随机噪声参数的拟合计算效率;针对采用最小二乘或加权最小二乘进行参数拟合时,存在由于噪声参数估计方差未知且无法满足同方差条件的问题,提出了一种可自适应调节拟合权重的迭代重加权最小二乘拟合方法,有效提高了传统ALLAN方差法的噪声参数拟合精度。针对惯性传感器确定性误差在实际应用过程中会随着使用时间、载体快速机动的影响而发生变化的问题,研究了惯性器件误差在线标定技术。通过建立基于乘性误差四元数的惯性器件误差在线标定的状态和量测方程,提升了惯性器件中零偏、刻度因子和安装误差等确定性误差的在线标定精度;提出了一种基于状态空间解耦的相对独立可观测度分析方法,通过对状态量独立可观测度的提取,实现了同一待标定器件误差参数在不同机动状态下的可观测性强弱的分析。设计了惯性器件误差在线标校动态航迹实现方案,能够对各类惯性器件确定性误差进行精确的在线标定,从而提高了GNSS拒止条件下的捷联惯导系统精度。为了从惯性测量单元性能的增强角度,综合提升GNSS拒止复杂环境下的捷联惯导系统的精度和可靠性,以优化惯性器件余度配置的精度和可靠性的评估准则为指导,设计了在精度、可靠性和空间占用率上均达到优化的阵列IMU余度配置方案;基于三轴余度IMU阵列布局的设计,提出了基于EKF及极大似然估计的阵列IMU角速率和比力融合估计方法,有效利用了阵列IMU中多个传感器的输出信息,提高了捷联惯性导航系统的精度,增强了可靠性。最后,本文搭建了GNSS拒止条件下捷联惯导系统性能增强技术综合验证平台,对高动态环境下捷联惯导改进优化算法、惯性器件误差参数在线标定算法进行了系统性的数字仿真验证;自主设计了阵列冗余MEMS IMU模块,对阵列余度IMU数据融合方法进行了跑车实验验证。验证结果表明,本文相关算法能够有效提升GNSS拒止条件下捷联惯导系统精度及可靠性,增强捷联惯导系统在复杂飞行环境下的使用性能。
王伟譞[7]（2017）在《基于Qt的船用导航设备仿真系统研究与实现》文中提出随着导航技术的日益发展,船舶导航系统已经成为集成多种导航设备的综合导航系统。现代船舶导航系统多由星敏感器、AIS系统、GPS接收机、惯性导航系统、驾驶台综合导航管理系统等多种导航仪器设备组成。其中,驾驶台综合导航管理系统能够向用户提供全面的、最佳的船舶导航信息,在船舶导航系统中起着非常重要的作用。因此,对驾驶台综合导航管理系统进行全面的测试可以提高设备可靠性及可用性。现代船舶驾驶台综合导航管理测试系统一般由船舶剧情仿真平台、导航设备仿真系统、驾驶台综合导航管理系统组成。为此,本文研究星敏感器和捷联式惯性导航仿真系统,对于驾驶台综合导航管理系统的测试以及训练船员、降低教学成本具有十分重要的意义。本文主要完成了以下工作:1.分析了星敏感器和捷联式惯性导航仿真系统的功能需求,给出了相应的总体设计流程。2.分析了星敏感器和捷联式惯性导航系统的工作原理及其在实际工作中存在的误差来源,建立其数学模型。接着,根据数学模型在Simulink环境中建立其仿真模型。3.在Simulink环境中运行仿真模型,并对结果进行了分析,表明了各个导航设备仿真模型算法的有效性。4.利用RTW实时仿真技术将仿真模型转换成程序代码。在Qt环境中修改代码使之成为能够在成为跨平台使用的仿真系统。设计人机交互界面,接入以太网通信,使仿真系统能够正常运行。最后,将仿真系统接入剧情仿真平台,在Qt环境中运行仿真系统并将导航数据发送给驾驶台综合导航管理系统,满足了模拟导航设备运行情况、跨平台、交互性等需求,具有良好应用价值。
许伟通[8]（2016）在《基于强跟踪CKF的光纤陀螺惯导系统在线标定技术研究》文中研究表明捷联惯导系统在使用过程中,由于其误差随时间积累特性,每隔一段时间就要将设备从载体卸下来返回基地进行重新标定处理,不仅浪费人力、物力,更使系统无法满足舰艇长航要求。尤其是近年来,我国海军正处于从“近海防御到远海防卫”的重要战略转型期,国防建设要求惯性导航系统必须拥有高精度和长时间自主导航能力,因此,发展捷联惯导系统的在线自主标定技术已是刻不容缓。捷联惯导系统在线标定技术的目的就是在设备不拆离载体的情况下,在线对惯性测量元件进行标定处理以拟补其误差随时间累计的缺点,使其能够满足长航要求。本论文以强跟踪CKF滤波算法为核心,利用舰船的主惯导设备辅助子惯导进行在线标定,其主要研究内容包括:1.分析了捷联惯导系统的内杆臂效应和主子惯导系统的外杆臂效应误差原理,并对两种杆臂的标定方法进行了详细探讨。其中,对内杆臂的标定采用的是线性误差模型,滤波方法采用传统的卡尔曼滤波;对外杆臂的标定采用的是非线性误差模型,滤波方法采用UKF滤波。最后,在理论分析的基础上进行了仿真验证。2.针对主子惯导系统间信息传递存在延迟性问题,将时间延迟分为:标称延迟和随机延迟,并分别进行了误差分析和延迟补偿。对于标称延迟时间的处理是将子惯导信息内插值到标称主惯导信息产生时刻,重新进行卡尔曼滤波;对于随机延迟时间的处理是将其等效为附加观测噪声,并对滤波方程进行优化。最后,以内场系统级标定为例,验证了本文所述方法的正确性和有效性。3.针对舰船航行时惯导系统误差非线性问题,从系统的可观测性分析入手,讨论了舰船处于系泊状态下和舰船处于航向状态下惯性敏感元件误差参数的可观测性。其次,本文重点分析了强跟踪CKF滤波方法,以提高对模型状态的跟踪能力及其自身的鲁棒性。最后,针对惯导系统在线标定方法进行了计算机仿真验证。4.在前几项研究的基础上进行了松花江江试实验,实验以法国IXSEA公司研制的Phins惯导系统为主惯导,来辅助在校标定光纤惯导设备。实验后选取了较为平稳的数据段进行了滤波处理,从滤波结果图中可以看到,本文所述在线标定算法能够标定出IMU的相应误差项,为在线标定技术的实际应用提供了理论依据。
刘凤[9]（2014）在《单轴旋转光纤陀螺惯性系统在线标定技术研究》文中认为光纤陀螺惯性系统以其特有的优良性能广泛地应用于航海领域,其惯性器件（陀螺和加速度计）的误差对系统导航精度有着直接影响。系统在出厂前,生产商一般利用三轴转台通过一系列实验在实验室对惯性器件的参数进行标定。随着使用时间的推移和使用环境的变化陀螺零漂和加速度计零位存在逐次启动不重复性误差,同时陀螺及加速度计刻度因子也会与实验室的标定值有很大差异,使惯性系统无法满足对准以及导航的高精度要求。在惯性系统使用过程中一般采用定期标定的方法改善系统性能,即每隔几个月将惯性系统从载体上拆卸下来带回实验室安装在高精度三轴转台进行重新标定。但是,这种方法工作量大,对系统的使用和维护带来了极大不便且增加了系统的成本。针对以上情况,需采取合理的、有效的方法在舰船航行的过程中利用一定的外部信息进行误差激励对惯性器件参数误差进行标定并补偿,以提高导航精度。随着我国单轴旋转式惯性系统技术的日渐成熟,将其应用在航海领域可以充分发挥其高精度性能,能满足舰船长航时的高精度导航、定位要求。本论文主要对单轴旋转光纤陀螺惯性系统的在线标定技术进行研究,研究内容包括:1.在建立惯性系统误差方程的基础上,在系泊状态下利用解析法进行可观测性分析,分析失准角、单轴旋转惯性系统的姿态与惯性器件参数误差之间的关系;在航行状态下,利用李导数的可观测性分析方法对惯性器件参数误差进行可观测性分析并设计最优误差激励方式。在以上理论分析的基础上进行计算机仿真验证。2.设计舰船系泊状态下利用失准角估计惯性器件常值误差的三位置在线标定方案,求解出最优三位置完成在线标定算法设计并进行计算机仿真验证。3.设计最优误差激励方式,提出强跟踪CKF算法对惯性器件参数误差进行估计,利用计算机仿真试验对强跟踪CKF算法的性能进行验证并对舰船航行状态下的在线标定算法进行验证。4.在对在线标定理论分析、仿真试验验证的基础上,利用Phins系统及本试验室自行研制的单轴旋转光纤陀螺惯性系统进行江上试验。详细的介绍了在线标定江上试验的试验步骤,并分析、对比多次江上试验的试验结果。
盛宏媛[10]（2012）在《光纤陀螺捷联惯导系统级标定方法的研究》文中指出本课题旨在研究光纤陀螺捷联惯性导航系统的标定技术。标定技术主要分为分立式标定及系统级标定。捷联惯导系统的工作原理是利用直接与载体固联的惯性组件（陀螺仪和加速度计）来敏感载体的运动，结合一定初始信息，通过计算确定载体的位置及姿态信息。然而，作为一种自主式导航系统，捷联惯导系统在导航过程中会存在一些系统误差，不能依靠外界信息得到修正，最终系统的导航精度会受到影响。其中，最主要的误差源是惯性组件误差。所以，高精度的惯性测量组件是惯导系统导航精度的保证。本文主要研究的是如何通过标定技术来测量惯性组件的误差项，并在捷联惯导系统导航过程中对误差项进行补偿以提高系统整体导航精度。本文将首先介绍分立式标定技术的原理。分立式标定技术由于标定原理简单，误差建模灵活，成为现在应用最为广泛的实验室标定方法。然而，由于存在一些不可避免的客观因素，使分立式标定结果存在一定的误差，而这些误差将对导航结果产生许多不良的影响。本文将通过误差建模，详细的分析分立式标定产生的惯性组件误差对导航系统精度造成的影响，并进行仿真实验来验证理论推导的正确性。由于，分立式标定存在许多缺点，本文将着重研究一种以卡尔曼滤波为核心的，更为先进的标定技术——系统级标定技术。系统级标定的原理是根据陀螺仪和加速度计的输出值进行导航解算，并将解算结果与转台提供的载体真实值进行对比，得到系统的测量误差，将测量误差作为系统观测变量，惯性组件待标定的误差项作为状态变量，应用卡尔曼滤波器来对状态变量进行无偏估计。系统级标定技术可以准确的估计出惯性组件的所有误差项，以便于在导航过程中对惯导系统进行误差补偿。本课题在对所设计的系统级标定进行仿真验证之前，先对滤波器及所设计的标定路径进行了可观测性分析。分析结果显示，所设计的标定实验可以保证所有状态量均能得到有效估计。而后采用MATLAB对整个系统级标定过程进行仿真实验。仿真验证，所设计的滤波器及标定路径都是可行的，各状态变量的估计精度很高，收敛时间很短。最后，本文将进行分立式标定及系统级标定的转台实验，并将两组实验结果带入真实的导航数据中进行导航解算。通过对比解算结果证明，系统级标定无论是在标定精度还是在标定速度上都是一种更为先进的标定技术，也是未来标定技术发展的方向。
二、光纤陀螺刻度因子的建模方法（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、光纤陀螺刻度因子的建模方法（论文提纲范文）
（1）基于捷联惯导的采煤机运行姿态高精度感知理论与技术研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 变量注释表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 主要研究内容与方案 |
| 2 基于捷联惯导的采煤机运行姿态感知理论 |
| 2.1 采煤机运动与姿态特征 |
| 2.2 捷联式惯性导航原理 |
| 2.3 采煤机运行姿态解算算法 |
| 2.4 捷联惯导系统初始对准 |
| 2.5 捷联惯导的卡尔曼滤波算法 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 采煤机捷联惯导惯性敏感器误差分析与补偿 |
| 3.1 捷联惯导误差来源分析 |
| 3.2 惯性敏感器性能测试系统 |
| 3.3 陀螺仪零偏误差补偿 |
| 3.4 加速度计零偏误差补偿 |
| 3.5 随机漂移误差模型 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 采煤机捷联惯导初始对准与安装误差分析与补偿 |
| 4.1 采煤机捷联惯导初始对准误差补偿 |
| 4.2 采煤机捷联惯导安装误差补偿 |
| 4.3 采煤机捷联惯导振动误差补偿 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 捷联惯导单轴旋转误差调制机制研究 |
| 5.1 旋转调制技术原理 |
| 5.2 单轴连续旋转调制方案 |
| 5.3 单轴连续正反旋转调制方案 |
| 5.4 四位置转停调制方案 |
| 5.5 最佳旋转调制方案的确定 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 捷联惯导单轴旋转误差调制实验 |
| 6.1 实验方案设计与参数设定 |
| 6.2 单轴旋转误差调制实验 |
| 6.3 单轴旋转误差调制效果分析 |
| 6.4 采煤机运行姿态感知现场应用研究 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.2 主要创新点 |
| 7.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
（2）MEMS陀螺零偏在线自校准方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 MEMS陀螺表芯结构发展现状 |
| 1.2.1.1 正交模态MEMS陀螺发展现状 |
| 1.2.1.2 退化模态MEMS陀螺发展现状 |
| 1.2.2 MEMS陀螺数字测控系统发展现状 |
| 1.2.3 MEMS陀螺自校准技术研究现状 |
| 1.2.3.1 双斜坡(Dual Ramp)法研究现状 |
| 1.2.3.2 系统级信号建模补偿算法研究现状 |
| 1.2.3.3 虚拟驱动力法 |
| 1.2.3.4 虚拟科氏力法 |
| 1.2.3.5 模态反转法 |
| 1.3 论文主要内容 |
| 1.4 论文章节安排 |
| 第二章 MEMS陀螺动力学及测控理论 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 MEMS陀螺基本动力学分析 |
| 2.2.1 科里奥利效应 |
| 2.2.2 MEMS陀螺敏感结构力学特性 |
| 2.2.3 阻尼 |
| 2.2.4 动态模型分析 |
| 2.3 MEMS陀螺驱动检测环路测控方法 |
| 2.3.1 梳齿电容驱动检测原理 |
| 2.3.2 驱动环路测控方法 |
| 2.3.3 检测环路测控方法 |
| 2.3.4 角速率信号解调方法 |
| 2.3.4.1 乘法解调 |
| 2.3.4.2 最小均分解调 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 MEMS陀螺零偏误差模型及影响分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 MEMS陀螺表芯结构 |
| 3.3 MEMS陀螺加工工艺 |
| 3.4 工艺误差建模及影响分析 |
| 3.4.1 刚度不均衡对零偏误差的影响 |
| 3.4.2 阻尼不均衡对零偏误差的影响 |
| 3.4.3 质量不均衡对零偏误差的影响 |
| 3.4.4 静电激励力不均衡对零偏误差的影响 |
| 3.5 电参数误差建模及影响分析 |
| 3.5.1 寄生电容耦合对零偏误差的影响 |
| 3.5.2 相位误差对零偏误差的影响 |
| 3.6 MEMS陀螺零偏误差模型 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 MEMS陀螺零偏自校准理论及测控系统研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于正交模态的双MEMS陀螺模态反转零偏自校准方法研究 |
| 4.2.1 模态反转零偏自校准理论研究 |
| 4.2.2 基于正交模态的双MEMS陀螺模态反转算法及测控系统设计 |
| 4.3 基于神经网络学习的零偏自校准模型及算法研究 |
| 4.3.1 基于神经网络学习的零偏自校准模型 |
| 4.3.2 基于零偏误差特征提取的阈值去噪方法理论 |
| 4.3.2.1 零偏误差信号分解及特征提取算法 |
| 4.3.2.2 基于零偏误差信号特征的阈值去噪算法 |
| 4.3.3 基于集成神经网络学习Bagging-ELM的零偏自校准算法 |
| 4.3.3.1 基于极限学习机的神经网络学习算法 |
| 4.3.3.2 基于Bagging方法的神经网络集成算法 |
| 4.4 基于多参数优化的MEMS陀螺自校准数字测控系统设计 |
| 4.4.1 驱动模态闭环测控环路设计研究 |
| 4.4.1.1 基于自动增益控制的驱动幅值控制方法 |
| 4.4.1.2 基于锁相环的驱动频率与相位控制方法 |
| 4.4.2 检测模态力反馈闭环测控环路设计研究 |
| 4.4.2.1 基于线性传输函数的检测模态环路模型 |
| 4.4.2.2 基于遗传算法和蒙特卡洛分析的多环路参数优化方法研究 |
| 4.4.2.3 基于自适应矩估计优化的最小均方解调算法 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 MEMS陀螺零偏自校准系统实现与验证 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 MEMS陀螺自校准系统硬件平台设计及实现 |
| 5.3 MEMS陀螺自校准系统算法设计实现 |
| 5.3.1 基于神经网络学习的自校准算法设计实现 |
| 5.3.2 基于自适应矩估计的最小均方解调算法设计实现 |
| 5.4 MEMS陀螺实验测试系统 |
| 5.5 MEMS陀螺性能指标测试与分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 主要创新点 |
| 6.3 未来工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录A 博士研究生期间发表学术论文情况 |
| 附录B 博士研究生期间获奖情况 |
（3）重力传感器现场标定方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 重力测量技术发展现状 |
| 1.2.2 石英挠性加速度计发展现状 |
| 1.2.3 现场标定技术研究发展现状 |
| 1.3 论文的主要内容和组织结构 |
| 第二章 重力测量基本原理及加速度计误差模型 |
| 2.1 地球重力场模型与常用坐标系 |
| 2.1.1 地球重力场模型 |
| 2.1.2 常用坐标系定义 |
| 2.1.3 坐标系间的转换关系 |
| 2.2 捷联式重力测量基本原理 |
| 2.2.1 重力矢量测量模型 |
| 2.2.2 重力标量测量模型 |
| 2.2.3 重力测量误差模型 |
| 2.3 加速度计误差模型及对重力测量精度的分析 |
| 2.3.1 加速度计脉冲输出模型 |
| 2.3.2 加速度计误差建模 |
| 2.3.3 重力测量对加速度计精度的要求 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 静态多位置模观测标定方法 |
| 3.1 静态多位置可观性分析 |
| 3.1.1 加速度计参数的定义坐标系 |
| 3.1.2 标定基本原理 |
| 3.1.3 参数可观基本条件 |
| 3.2 编排方案设计 |
| 3.3 标定实验及结果分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 参数迭代估计算法 |
| 4.1 参数迭代估计算法基本原理 |
| 4.1.1 线性模型参数迭代估计算法 |
| 4.1.2 含二次平方项误差的模型参数迭代估计算法 |
| 4.2 参数迭代估计算法的可观性分析及标定编排方案设计 |
| 4.2.1 两种算法的可观性分析 |
| 4.2.2 参数迭代估计算法的标定编排方案设计 |
| 4.3 标定实验及结果分析 |
| 4.3.1 线性模型参数估计 |
| 4.3.2 含二次型误差系数的模型参数估计 |
| 4.3.3 标定结果分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 系统级标定滤波算法 |
| 5.1 Kalman滤波基本原理 |
| 5.2 Kalman滤波器模型 |
| 5.2.1 无杆臂的滤波器设计 |
| 5.2.2 有外杆臂的滤波器设计 |
| 5.3 惯导系统可观性分析 |
| 5.4 实验验证及结果分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 研究工作总结 |
| 6.2 未来工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者在学期间取得的学术成果 |
（4）多尺度数据融合算法及其应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 论文的研究背景及意义 |
| 1.2 多传感器信息融合概述 |
| 1.2.1 信息融合的概念和优点 |
| 1.2.2 信息融合的模型 |
| 1.2.3 信息融合的方法 |
| 1.2.4 信息融合技术的研究现状 |
| 1.3 多尺度数据融合有关技术及进展 |
| 1.3.1 多尺度系统估计理论研究概况 |
| 1.3.2 多尺度数据融合的应用及研究现状 |
| 1.3.3 多尺度数据融合概念的演变 |
| 1.4 MEMS陀螺仪中漂移信号处理方法研究现状 |
| 1.5 陀螺仪中的多尺度数据融合及需要解决的问题 |
| 1.6 本文的主要研究内容及结构安排 |
| 2 多尺度数据融合算法及其有效性的证明 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 小波分解原子时算法 |
| 2.2.1 常见时间尺度 |
| 2.2.2 原子时算法 |
| 2.2.3 小波分解原子时算法的提出 |
| 2.2.4 小波分解原子时算法有待解决的问题 |
| 2.2.5 小波分解原子时算法的基本原理 |
| 2.3 预备知识 |
| 2.3.1 原子钟的噪声特性 |
| 2.3.2 相关说明 |
| 2.4 随机信号数据融合的理论体系 |
| 2.4.1 平稳单尺度数据融合 |
| 2.4.2 平稳多尺度数据融合 |
| 2.4.3 非平稳单尺度数据融合 |
| 2.4.4 非平稳多尺度数据融合 |
| 2.5 非平稳多尺度数据融合定理的证明 |
| 2.6 分析与讨论 |
| 2.7 本章小结 |
| 3 多尺度数据融合算法的小波包实现 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 小波变换和小波包变换 |
| 3.3 小波包的基本理论 |
| 3.3.1 正交小波包的定义与性质 |
| 3.3.2 小波包的子空间分解 |
| 3.3.3 小波库及小波包基的定义 |
| 3.3.4 小波包的分解与重构算法 |
| 3.3.5 最优小波包基的概念 |
| 3.3.6 最优基的快速搜索 |
| 3.4 基于小波包的多尺度数据融合方案 |
| 3.4.1 基于小波变换的多尺度数据融合算法 |
| 3.4.2 基于小波包的多尺度数据融合方案 |
| 3.5 基于小波包的多尺度陀螺融合实验研究 |
| 3.5.1 MEMS陀螺概述 |
| 3.5.2 MEMS陀螺随机误差分析 |
| 3.5.3 MEMS陀螺随机误差的Allan方差分析 |
| 3.5.4 MEMS陀螺漂移的数学模型 |
| 3.5.5 MEMS陀螺信号实时小波处理方法 |
| 3.5.6 基于小波包的多尺度陀螺融合算法仿真实验 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 小波多尺度数据融合中关键技术 |
| 4.1 MEMS陀螺噪声特性与小波熵 |
| 4.1.1 MEMS陀螺误差及噪声特性 |
| 4.1.2 小波熵 |
| 4.2 常见的小波簇 |
| 4.2.1 小波基的性质 |
| 4.2.2 常用小波基 |
| 4.3 基于小波变换的数据融合中小波基的选取 |
| 4.3.1 小波基选取原则 |
| 4.3.2 小波基的比较 |
| 4.3.3 小波簇的选取 |
| 4.3.4 陀螺数据融合效果评价 |
| 4.3.5 最佳小波基选取实验 |
| 4.4 小波分解层数的设定 |
| 4.5 数据融合加权因子的选择 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 多尺度融合与其它MEMS陀螺信号处理方法的比较 |
| 5.1 MEMS陀螺仪噪声抑制方法研究概述 |
| 5.1.1 MEMS陀螺仪噪声抑制方法研究现状 |
| 5.1.2 卡尔曼滤波和小波阈值去噪法的缺点 |
| 5.1.3 多尺度数据融合算法的优点 |
| 5.2 MEMS陀螺数据处理中的多传感器数据融合 |
| 5.2.1 多尺度融合 |
| 5.2.2 卡尔曼滤波融合 |
| 5.2.3 小波阈值融合 |
| 5.3 基于仿真信号对三种融合方法的比较 |
| 5.3.1 仿真信号的产生 |
| 5.3.2 第一组仿真实验(Chirp信号+高斯白噪声) |
| 5.3.3 第二组仿真实验(Chirp信号+有色噪声) |
| 5.4 基于实测信号对三种融合方法的比较 |
| 5.5 三种融合方法比较的结论 |
| 5.6 多尺度数据融合与FLP(前向线性预测)方法的比较 |
| 5.6.1 FLP算法 |
| 5.6.2 基于FLP滤波的多传感器融合方法 |
| 5.6.3 FLP滤波融合结果和分析 |
| 5.7 本章小结 |
| 6 多尺度数据融合系统设计与验证 |
| 6.1 系统的总体设计方案 |
| 6.1.1 系统需求分析 |
| 6.1.2 系统整体框图 |
| 6.1.3 系统中的主要器件选型 |
| 6.2 硬件电路设计 |
| 6.2.1 陀螺仪模块 |
| 6.2.2 协处理器模块 |
| 6.2.3 主处理器模块 |
| 6.2.4 系统实物图 |
| 6.3 系统软件设计 |
| 6.3.1 接口部分 |
| 6.3.2 融合处理部分 |
| 6.4 实验研究 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 结论 |
| 7.1 本文的主要研究成果 |
| 7.2 创新研究 |
| 7.3 进一步研究工作 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读博士学位期间发表和收录的论文 |
| 攻读博士学位期间获奖 |
| 攻读博士学位期间参加的科研项目 |
（5）基于MEMS的轻量型位姿测量系统关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 主要符号对照表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 |
| 1.2 现代导航系统介绍 |
| 1.2.1 捷联惯导概述 |
| 1.2.2 GNSS系统概述 |
| 1.2.3 组合导航系统概述 |
| 1.3 MEMS位姿测量技术发展现状 |
| 1.3.1 轻量型位姿测量系统概述 |
| 1.3.2 微惯性器件国外发展现状 |
| 1.3.3 微惯性器件国内发展现状 |
| 1.4 论文研究内容及章节安排 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 论文结构安排 |
| 2 轻量型位姿测量系统总体设计 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 参考坐标系及坐标转换 |
| 2.2.1 参考坐标系 |
| 2.2.2 坐标系转换 |
| 2.3 轻量型位姿测量系统原理 |
| 2.3.1 系统总体设计 |
| 2.3.2 系统硬件结构 |
| 2.4 轻量型位姿系统、平台简介 |
| 2.4.1 轻量型位姿测量系统硬件平台 |
| 2.4.2 MEMS-IMU性能概述 |
| 2.5 系统时钟同步设计 |
| 2.5.1 数据同步对组合滤波器的影响 |
| 2.5.2 IMU数据的IPPS时间戳标记策略 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 MEMS惯性器件误差分析及校准 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 Allan方差法 |
| 3.2.1 Allan方差分析法原理 |
| 3.2.2 MEMS陀螺随机噪声项 |
| 3.2.3 Allan方差法分析MPU9250陀螺性能 |
| 3.3 惯性器件的误差模型及现有标定算法比较 |
| 3.3.1 磁力计误差模型及其现有标定算法比较 |
| 3.3.2 MEMS陀螺误差模型及现有标定算法比较 |
| 3.3.3 MEMS加速度计误差模型及现有标定算法比较 |
| 3.4 MEMS加速度计标定方案的改进 |
| 3.4.1 六位置翻转标定位置编排方案 |
| 3.4.2 六位置标定步骤 |
| 3.5 磁力计辅助的MEMS陀螺在线校准算法设计 |
| 3.5.1 技术背景 |
| 3.5.2 磁力计辅助MEMS 陀螺在线校准算法的流程设计 |
| 3.5.3 MEMS陀螺数据的补偿模型 |
| 3.6 实验数据分析及结果 |
| 3.6.1 磁力计标定实验 |
| 3.6.2 磁力计辅助MEMS陀螺仪在线校准实验 |
| 3.6.3 MEMS加速度计校准实验及结果分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 4 轻量型位姿测量系统SINS算法设计 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 SINS姿态更新算法比较 |
| 4.2.1 欧拉角法 |
| 4.2.2 方向余弦法 |
| 4.2.3 四元数法 |
| 4.3 SNS原理及误差特性分析 |
| 4.3.1 捷联惯性导航系统原理 |
| 4.3.2 MEMS_SINS 误差源分析 |
| 4.3.3 SINS误差方程 |
| 4.3.4 SINS误差方程整理 |
| 4.4 SINS位置解算结果分析 |
| 4.5 SINS姿态解算实验结果分析 |
| 4.5.1 STM32F407 静态MPU9250姿态解算实验 |
| 4.5.2 STM32F407动态姿态解算实验 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 轻量型位姿测量系统GNSS/SINS融合校正 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于卡尔曼滤波的轻量型位姿测量系统 |
| 5.2.1. 状态和量测的选取 |
| 5.2.2. 输出校正和反馈校正 |
| 5.2.3 轻量型位姿测量系统状态方程 |
| 5.2.4 轻量型位姿测量系统观测方程 |
| 5.3 轻量型位姿测量系统静态实验及性能分忻 |
| 5.3.1 STM32F407静态位置数据采集实验 |
| 5.3.2 轻量型位姿测量系统kalman滤波算法静态实验 |
| 5.4 轻量型位姿测量系统动态实验及性能分析 |
| 5.4.1 STM32F407动态位置数据采集实验 |
| 5.4.2 轻量型位姿测量系统kalman滤波算法动态实验 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 结论 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 附录 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 |
| 致谢 |
（6）GNSS拒止条件下捷联惯性导航系统性能增强关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 注释表 |
| 缩略词 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 GNSS拒止环境下捷联惯导性能增强相关技术的国内外现状 |
| 1.2.1 GNSS拒止环境下的国内外导航技术发展动态 |
| 1.2.2 捷联惯性导航算法的国内外研究现状 |
| 1.2.3 惯性器件随机误差特性分析及确定性误差在线标定技术的国内外研究现状 |
| 1.2.4 冗余惯性测量单元设计及数据融合方法的国内外研究现状 |
| 1.3 GNSS拒止条件下捷联惯导系统性能增强技术的关键问题分析 |
| 1.4 论文的研究内容与结构 |
| 第二章 高动态环境下捷联惯性导航算法的优化改进研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 基于多时间尺度的捷联惯性导航姿态优化算法 |
| 2.2.1 基于多时间尺度的捷联惯导姿态解算优化编排方法 |
| 2.2.2 基于多时间尺度的姿态解算改进编排方法仿真分析 |
| 2.3 基于螺旋矢量的圆锥及划船误差补偿改进算法 |
| 2.3.1 基于螺旋矢量的传统圆锥及划船误差补偿算法 |
| 2.3.2 基于螺旋矢量的圆锥及划船误差补偿优化改进算法 |
| 2.3.3 基于螺旋矢量的圆锥及划船误差补偿优化改进算法的仿真验证 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 惯性器件随机误差参数辨识方法的优化与改进 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 惯性器件随机误差分析的传统ALLAN方差法 |
| 3.2.1 ALLAN方差法在惯性器件随机误差分析中的原理和步骤 |
| 3.2.2 传统ALLAN方差法在惯性器件随机误差分析中尚待改进的方面 |
| 3.3 基于二参数和三参数分区间拟合模型的ALLAN方差改进方法 |
| 3.3.1 基于参数分区间拟合模型的ALLAN方差法改进方案 |
| 3.3.2 二参数拟合模型下的ALLAN方差分析方法研究与验证 |
| 3.3.3 基于N秒平均预处理的三参数拟合模型ALLAN方差法研究与验证 |
| 3.4 基于迭代重加权最小二乘的ALLAN方差参数拟合方法 |
| 3.4.1 基于迭代重加权最小二乘(IRLS)的ALLAN方差参数拟合方法 |
| 3.4.2 基于IRLS的ALLAN方差参数拟合法的验证与分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于相对独立可观测度的惯性器件误差在线标定方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于乘性误差四元数的惯性器件误差参数在线标定的模型构建 |
| 4.2.1 基于乘性误差四元数的惯性器件误差参数在线标定的状态方程 |
| 4.2.2 基于乘性误差四元数的惯性器件误差在线标定的量测方程 |
| 4.2.3 惯性器件误差在线标定的可观测性矩阵的构建 |
| 4.3 惯性器件误差在线标定的相对独立可观测度分析方法 |
| 4.3.1 传统可观测性分析方法的基本原理分析 |
| 4.3.2 惯性器件误差在线标定的相对独立可观测度分析方法 |
| 4.3.3 惯性器件误差在线标定的相对独立可观测度分析方法的仿真验证 |
| 4.4 惯性器件误差在线标定方法的仿真验证 |
| 4.4.1 惯性器件误差在线标定应用于高超飞行器的仿真条件设置 |
| 4.4.2 “黑障区”过渡段内惯性器件误差在线标定结果分析 |
| 4.4.3 “黑障区”在线补偿惯性器件误差的导航结果统计分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于阵列布局的余度惯性测量单元配置方案设计及数据融合方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于性能评估准则的惯性测量单元冗余配置方案设计 |
| 5.2.1 余度IMU结构配置的精度评估判据 |
| 5.2.2 余度IMU结构配置的可靠性评估判据 |
| 5.2.3 基于精度和可靠性评估判据的冗余IMU配置方案设计 |
| 5.3 阵列余度惯性测量单元的数据融合方法 |
| 5.3.1 阵列余度IMU中加速度计和陀螺仪的测量模型 |
| 5.3.2 阵列余度惯性测量单元的传统数据融合方法 |
| 5.3.3 基于改进EKF的冗余角速率信息融合方法 |
| 5.3.4 基于改进极大似然估计的冗余比力信息融合方法 |
| 5.4 阵列IMU数据融合方法的仿真验证分析 |
| 5.4.1 阵列IMU数据融合方法的仿真条件设置 |
| 5.4.2 阵列IMU中冗余角速率融合结果的仿真对比分析 |
| 5.4.3 阵列IMU中冗余比力融合结果的仿真对比分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 GNSS拒止条件下捷联惯导性能增强技术综合验证平台 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 GNSS拒止条件下捷联惯导性能增强技术验证平台的设计方案 |
| 6.3 GNSS拒止高动态环境下捷联算法及在线标定方法的仿真验证 |
| 6.3.1 GNSS拒止高动态环境下捷联惯导算法及在线标定方法的数字仿真验证方案 |
| 6.3.2 GNSS拒止高动态环境下数字仿真的参数设置及算法仿真运行显示 |
| 6.3.3 GNSS拒止高动态环境下捷联惯导算法及在线标定方法的数字仿真结果分析 |
| 6.4 基于阵列余度IMU捷联惯导性能增强的跑车实验验证 |
| 6.4.1 阵列余度IMU数据融合方法的跑车实验平台搭建 |
| 6.4.2 阵列余度IMU数据融合方法的跑车实验数据采集 |
| 6.4.3 阵列余度IMU数据融合方法的跑车实验验证结果分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 本文的主要工作与创新 |
| 7.1.1 本文的主要工作和研究内容 |
| 7.1.2 本文的主要贡献与创新之处 |
| 7.2 进一步工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间的研究成果及学术论文 |
（7）基于Qt的船用导航设备仿真系统研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 星敏感器研究现状 |
| 1.2.2 惯性导航系统研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 第2章 船用导航设备仿真系统的总体设计 |
| 2.1 船用导航设备仿真系统的功能需求分析 |
| 2.2 船用导航设备仿真系统的总体设计 |
| 2.2.1 CCD星敏感器仿真系统仿真结构 |
| 2.2.2 光纤罗经捷联式惯性导航仿真系统仿真结构 |
| 2.2.3 激光陀螺捷联式惯性导航仿真系统仿真结构 |
| 2.2.4 船用导航设备仿真系统总体设计流程 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 船用CCD星敏感器建模与仿真 |
| 3.1 天文概念及空间坐标系 |
| 3.2 CCD星敏感器的数学模型 |
| 3.2.1 CCD星敏感器工作原理 |
| 3.2.2 CCD星敏感器误差来源及分析 |
| 3.3 CCD星敏感器的仿真模型与运行结果 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 捷联式惯性导航系统的建模与仿真 |
| 4.1 捷联式惯性导航系统的工作原理 |
| 4.2 光纤罗经捷联式惯性导航系统数学模型 |
| 4.2.1 光纤罗经捷联式惯性导航系统的工作原理 |
| 4.2.2 光纤罗经捷联式惯性导航系统误差来源及分析 |
| 4.3 光纤罗经捷联式惯性导航系统仿真模型与运行结果 |
| 4.4 激光陀螺捷联式惯性导航仿真系统数学模型 |
| 4.4.1 激光陀螺捷联式惯性导航系统工作原理 |
| 4.4.2 激光陀螺捷联式惯性导航系统误差来源及分析 |
| 4.5 激光陀螺捷联式惯性导航仿真系统仿真模型与运行结果 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 基于Qt的船用导航设备仿真系统的实现 |
| 5.1 基于RTW的仿真模型代码生成 |
| 5.1.1 RTW简介 |
| 5.1.2 目标代码生成过程和代码分析 |
| 5.2 船用导航设备仿真系统的软件构架 |
| 5.2.1 CCD星敏感器仿真系统的软件构架 |
| 5.2.2 光纤罗经捷联式惯性导航仿真系统的软件构架 |
| 5.2.3 激光陀螺捷联式惯性导航仿真系统的软件构架 |
| 5.3 Qt应用程序 |
| 5.3.1 Qt简介 |
| 5.3.2 Qt程序的环境和属性配置 |
| 5.3.3 设计Qt人机交互界面 |
| 5.4 基于Qt的船用导航设备仿真系统运行结果 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（8）基于强跟踪CKF的光纤陀螺惯导系统在线标定技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 惯性导航系统概述 |
| 1.2 惯性导航系统发展现状 |
| 1.3 在线标定技术研究现状 |
| 1.3.1 加速度计杆臂效应研究现状 |
| 1.3.2 主、子惯导时间延迟问题研究现状 |
| 1.3.3 在线标定系统非线性问题研究现状 |
| 1.4 论文的研究内容和安排 |
| 第2章 杆臂效应误差分析与补偿 |
| 2.1 概述 |
| 2.1.1 符号约定 |
| 2.1.2 坐标系约定 |
| 2.1.3 坐标转换关系 |
| 2.1.4 地球模型 |
| 2.2 捷联惯性导航系统内杆臂效应误差分析 |
| 2.2.1 加速度计杆臂效应误差模型 |
| 2.2.2 加速度计内杆臂标定 |
| 2.2.3 加速度计内杆臂标定计算机仿真 |
| 2.3 捷联惯性导航系统外杆臂效应误差分析 |
| 2.3.1 捷联惯导系统非线性误差模型 |
| 2.3.2 加速度计外杆臂误差分析 |
| 2.3.3 加速度计外杆臂标定 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 主子惯导系统时间延迟问题研究 |
| 3.1 时间延迟产生原理 |
| 3.1.1 标称延迟时间分析 |
| 3.1.2 随机延迟时间分析 |
| 3.2 延迟时间误差补偿 |
| 3.2.1 标称延迟时间补偿 |
| 3.2.2 随机延迟时间补偿 |
| 3.3 计算机仿真验证 |
| 3.3.1 IMU系统级标定滤波器设置 |
| 3.3.2 标定路径设置 |
| 3.3.3 时间延迟补偿仿真验证 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 捷联惯导系统非线性模型在线标定方案研究 |
| 4.1 惯性器件参数误差的可观测性问题分析 |
| 4.1.1 可观测性分析方法 |
| 4.1.2 舰船系泊状态下可观测性分析 |
| 4.1.3 舰船航行状态下可观测性分析 |
| 4.2 标定路径设计 |
| 4.3 强跟踪CKF滤波算法 |
| 4.3.1 CKF滤波算法 |
| 4.3.2 Spherical-Radial Cubature准则 |
| 4.3.3 CKF滤波算法 |
| 4.3.4 强跟踪CKF滤波 |
| 4.4 在线标定滤波器设定 |
| 4.5 主子惯导组合在线标定算法计算机仿真验证 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 强跟踪CKF滤波在线标定方法实船试验 |
| 5.1 试验设备介绍 |
| 5.1.1 Phins系统 |
| 5.1.2 自研光纤陀螺SINS介绍 |
| 5.2 松花江江试实验 |
| 5.3 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 |
| 致谢 |
（9）单轴旋转光纤陀螺惯性系统在线标定技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 论文研究的背景和意义 |
| 1.2 旋转式惯性系统的发展现状及其关键技术 |
| 1.2.1 旋转式惯性系统的发展现状 |
| 1.2.2 旋转式惯性系统的关键技术 |
| 1.3 旋转式惯性系统在线标定技术的发展现状 |
| 1.3.1 可观测性分析方法在在线标定技术中的应用现状 |
| 1.3.2 滤波算法在在线标定技术中的应用现状 |
| 1.4 课题的研究内容及安排 |
| 第2章 惯性器件参数误差的可观测性问题研究 |
| 2.1 光纤陀螺惯性系统误差建模 |
| 2.1.1 光纤陀螺及加速度计输出误差建模 |
| 2.1.2 动态条件下惯性系统的误差方程 |
| 2.2 舰船系泊状态下惯性器件参数误差的可观测性问题研究 |
| 2.2.1 可观测性分析 |
| 2.2.2 可观测度分析 |
| 2.3 舰船航行状态下惯性器件参数误差的可观测性问题研究 |
| 2.3.1 可观测性分析 |
| 2.3.2 可观测度分析 |
| 2.4 可观测性分析的计算机仿真验证 |
| 2.4.1 系泊状态下可观测性分析的计算机仿真验证 |
| 2.4.2 航行状态下可观测性分析的计算机仿真验证 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 舰船系泊状态下的在线标定方法研究 |
| 3.1 单轴旋转光纤陀螺惯性系统特性 |
| 3.2 舰船系泊状态下单轴旋转光纤陀螺惯性系统在线标定方法研究 |
| 3.2.1 舰船系泊状态下的在线标定方案研究 |
| 3.2.2 舰船系泊状态下在线标定技术中的滤波算法研究 |
| 3.3 舰船系泊状态下在线标定计算机仿真验证 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 舰船航行状态下的在线标定方法研究 |
| 4.1 最优误差激励方式设计 |
| 4.2 舰船航行状态下在线标定技术中的滤波算法研究 |
| 4.2.1 强跟踪滤波算法 |
| 4.2.2 强跟踪CKF算法 |
| 4.3 舰船航行状态下单轴旋转惯性系统在线标定的滤波器设计 |
| 4.4 舰船航行状态下的在线标定计算机仿真验证 |
| 4.4.1 强跟踪CKF算法计算机仿真验证 |
| 4.4.2 在线标定算法计算机仿真验证 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 单轴旋转光纤陀螺惯性系统在线标定试验验证 |
| 5.1 试验设备介绍 |
| 5.1.1 Phins系统 |
| 5.1.2 单轴旋转光纤陀螺惯性系统 |
| 5.2 松花江试验 |
| 5.2.1 系泊状态下的在线标定试验 |
| 5.2.2 舰船航行状态下的在线标定试验验证 |
| 5.3 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 |
| 致谢 |
（10）光纤陀螺捷联惯导系统级标定方法的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 光纤陀螺原理及发展现状 |
| 1.1.1 光纤陀螺原理及特点 |
| 1.1.2 光纤陀螺发展及现状 |
| 1.2 捷联惯导系统及其关键技术 |
| 1.2.1 捷联惯导系统的特点及发展现状 |
| 1.2.2 捷联惯导系统的关键技术 |
| 1.3 标定的意义及发展现状 |
| 1.3.1 标定的意义及分类 |
| 1.3.2 标定的国内外发展状况 |
| 1.4 KALMAN 滤波及其在标定技术中的应用 |
| 1.5 论文安排及贡献 |
| 1.5.1 论文的内容安排 |
| 1.5.2 论文的主要贡献 |
| 第2章 捷联惯导系统分立式标定方法研究 |
| 2.1 捷联惯导组件性能指标及误差参数 |
| 2.2 分立式标定误差模型 |
| 2.3 捷联惯导系统分立式标定原理 |
| 2.3.1 角增量实验原理 |
| 2.3.2 位置实验原理 |
| 2.3.3 零位误差修正实验原理 |
| 2.4 分立式标定的特点 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 标定误差对导航精度的影响 |
| 3.1 捷联惯导系统常用坐标系 |
| 3.2 捷联惯导系统误差方程 |
| 3.2.1 捷联惯导系统工作原理 |
| 3.2.2 捷联惯导系统误差方程 |
| 3.3 标定误差对导航精度的影响 |
| 3.3.1 陀螺标定误差对导航精度的影响 |
| 3.3.2 加速度计标定误差对导航精度的影响 |
| 3.4 标定误差对导航精度影响仿真分析 |
| 3.4.1 陀螺标定误差对导航精度影响仿真分析 |
| 3.4.2 加速度计标定误差对导航精度影响仿真分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 捷联惯导组件系统级标定方法研究 |
| 4.1 系统级标定原理 |
| 4.1.1 Kalman 滤波基本方程 |
| 4.1.2 误差模型的建立 |
| 4.1.3 光纤陀螺滤波器设计 |
| 4.1.4 加速度计滤波器设计 |
| 4.2 标定路径设计 |
| 4.2.1 PWCS 可观测性分析原理 |
| 4.2.2 陀螺仪标定路径设计 |
| 4.2.3 加速度计标定路径设计 |
| 4.3 系统级标定仿真实验及分析 |
| 4.3.1 陀螺滤波器的仿真实验 |
| 4.3.2 加速度计滤波器仿真实验 |
| 4.3.3 仿真分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 分立式标定及系统级标定实验分析 |
| 5.1 捷联惯导系统三轴转台分立式标定实验 |
| 5.2 捷联惯导系统三轴转台系统级标定实验 |
| 5.2.1 光纤陀螺的系统级标定实验 |
| 5.2.2 加速度计的系统级标定实验 |
| 5.3 标定结果对比实验及分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 |
| 致谢 |
四、光纤陀螺刻度因子的建模方法（论文参考文献）
- [1]基于捷联惯导的采煤机运行姿态高精度感知理论与技术研究[D]. 吴刚. 中国矿业大学, 2020(07)
- [2]MEMS陀螺零偏在线自校准方法研究[D]. 顾昊宇. 中国工程物理研究院, 2020(01)
- [3]重力传感器现场标定方法研究[D]. 杨柏楠. 国防科技大学, 2019(02)
- [4]多尺度数据融合算法及其应用研究[D]. 刘娟花. 西安理工大学, 2019
- [5]基于MEMS的轻量型位姿测量系统关键技术研究[D]. 刘飞飞. 西安工业大学, 2019(03)
- [6]GNSS拒止条件下捷联惯性导航系统性能增强关键技术研究[D]. 邢丽. 南京航空航天大学, 2018
- [7]基于Qt的船用导航设备仿真系统研究与实现[D]. 王伟譞. 大连海事大学, 2017(07)
- [8]基于强跟踪CKF的光纤陀螺惯导系统在线标定技术研究[D]. 许伟通. 哈尔滨工程大学, 2016(03)
- [9]单轴旋转光纤陀螺惯性系统在线标定技术研究[D]. 刘凤. 哈尔滨工程大学, 2014(03)
- [10]光纤陀螺捷联惯导系统级标定方法的研究[D]. 盛宏媛. 哈尔滨工程大学, 2012(03)