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舰船综合导航信息管理系统研究与设计

作　者: 牟立萍
导　师: 周卫东
学　校: 哈尔滨工程大学
专　业: 控制理论与控制工程
关键词: 信息融合自适应联邦滤波固定区间平滑滤波嵌入式数据库 Linux
分类号: TP315
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
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内容摘要

现代舰船载体上通常装有多套导航传感器,这些导航传感器各有其特点,没有一种导航传感器能独立满足高科技作战和远洋航海,这对导航信息的管理工作提出了新的要求。如何使多传感器的组合导航系统既具有较高的导航精度和性能,又具有容错能力和实时性是现今导航技术研究的重点之一。舰船综合导航信息管理系统是舰船综合导航系统的核心部分,对导航信息进行集中显示、集中控制和综合处理,实现最大限度地发挥每一个导航信息的作用,实时向使用部门提供全面的、最佳的导航信息。为了提高舰船导航的精确度、实时性和可靠性。把多套导航设备有机地统一组合使用,利用不同导航设备的优点来弥补各自的缺点,需要针对多导航传感器系统选择具有容错性、自适应性和并行处理能力的信息融合算法；需要设计一个具有实时性、占空间小并操作方便的嵌入式数据库,可存储大量冗余数据,提高系统的可靠性；具有实时友好的人机交互界面,能够实时显示各传感器的导航信息、信息融合结果和航行状态。根据系统工程实际需求,本文首先以SINS、GPS、劳兰C组成的组合导航系统为研究对象,提出了基于实时信息融合原理的自适应联邦滤波器的结构和算法及在组合导航系统中的应用,用Matlab进行仿真,仿真结果表明,与传统的集中卡尔曼滤波器相比,在局部传感器出现故障的情况下,主滤波器具有更好的容错性和更高的滤波精度,提高导航系统适应真实环境能力；针对事后信息融合处理,提出了在卡尔曼滤波的基础上进行最优固定区间平滑滤波算法,同时利用此融合结果提出导航传感器性能评估算法,Matlab仿真结果表明,经过固定区间平滑滤波后整体曲线的平稳性大大改善,综合精度要优于传统卡尔曼滤波方法,是一种有效、可行的事后融合算法；以事后融合结果为基准,验证了多传感器性能评估系统算法的正确性和有效性,体现了较高的工程实用价值。本文选用SAMSUNG公司的S3C2440作为系统的主控制器,基于ARM-Linux操作系统平台,对舰船综合导航信息管理设备进行了软件设计实现。实现了基于CAN总线通讯方式的数据采集、多传感器的信息融合和人机交互界面。结合综合导航信息管理系统工作原理和工程实际需要构建了嵌入式实时数据库模型,实现了嵌入式数据库在综合导航系统中的应用。最后对系统进行测试,从运行情况来看基本上满足了用户系统的要求,提高了综合导航系统信息管理的综合性能。

全文目录

摘要  5-6
ABSTRACT  6-11
第1章绪论  11-16
  1.1 课题的背景及意义  11
  1.2 综合导航信息融合方法  11-13
  1.3 舰船综合导航信息管理系统的发展动态  13-14
  1.4 论文的主要研究内容  14-16
第2章综合导航信息管理系统总体方案  16-22
  2.1 综合导航信息管理系统的需求分析  16-17
    2.1.1 舰船综合导航信息管理系统  16-17
    2.1.2 综合导航信息管理系统的功能  17
  2.2 综合导航信息管理系统总体方案设计  17-18
  2.3 开发环境的选择  18-20
    2.3.1 软件平台的选择  18-19
    2.3.2 硬件平台的选择  19-20
  2.4 开发环境的构建  20-21
  2.5 本章小结  21-22
第3章舰船导航系统概述  22-32
  3.1 捷联惯导系统  22-27
    3.1.1 SINS导航原理  22-23
    3.1.2 SINS误差模型  23-25
    3.1.3 惯导系统状态方程及其离散化  25-27
  3.2 GPS系统定位原理  27-28
    3.2.1 GPS定位原理  27-28
    3.2.2 GPS系统的数学模型  28
  3.3 Loran-C导航系统  28-31
    3.3.1 Loran-C定位原理  28-30
    3.3.2 Loran-C系统的误差分析  30-31
  3.4 本章小结  31-32
第4章多传感器信息融合技术  32-50
  4.1 信息融合算法方案设计  32-33
  4.2 信息预处理  33-35
    4.2.1 时间归一  33-34
    4.2.2 误差修正  34-35
    4.2.3 野值剔除  35
  4.3 自适应联邦卡尔曼滤波器的研究  35-39
    4.3.1 联邦卡尔曼滤波器的一般结构模式  36-37
    4.3.2 联邦卡尔曼滤波器的算法  37-38
    4.3.3 联邦滤波信息分配系数自适应算法  38-39
  4.4 组合导航系统中自适应联邦卡尔曼滤波器的应用  39-41
    4.4.1 SINS/GPS局部滤波器  39-40
    4.4.2 SINS/Loran-C局部滤波器  40-41
  4.5 基于卡尔曼滤波的R-T-S最优平滑滤波  41-43
    4.5.1 R-T-S最优固定区间平滑滤波原理  41
    4.5.2 基于Kalman滤波R-T-S最优平滑滤波算法  41-43
  4.6 导航传感器性能评估算法研究  43-45
    4.6.1 惯导系统精度评价算法  43-44
    4.6.2 辅助导航系统精度评价  44-45
  4.7 算法仿真及结果分析  45-49
    4.7.1 仿真条件  45
    4.7.2 自适应联邦滤波的仿真及分析  45-46
    4.7.3 R-T-S算法的仿真结果  46-48
    4.7.4 导航传感器精度评价  48-49
  4.8 本章小结  49-50
第5章综合导航信息管理系统的数据的存储  50-63
  5.1 嵌入式系统数据库的建立  50-53
    5.1.1 嵌入式数据库SQLite  50-52
    5.1.2 SQLite在ARM-Linux上的移植  52-53
  5.2 嵌入式数据库SQLite在综合导航系统中设计及实现  53-61
    5.2.1 数据库表的设计  53-57
    5.2.2 索引技术  57-58
    5.2.3 记录的插入  58-59
    5.2.4 记录的删除  59-60
    5.2.5 记录的修改  60-61
  5.3 本章小结  61-63
第6章系统的实现与运行测试  63-78
  6.1 实时数据采集  63-66
  6.2 实时信息融合模块的实现  66-69
    6.2.1 预处理算法软件实现  66-67
    6.2.2 自适应联邦滤波算法软件实现  67-69
  6.3 事后信息融合模块的实现  69-70
    6.3.1 R-T-S最优平滑滤波算法的实现  69
    6.3.2 导航传感器性能评估算法的实现  69-70
  6.4 系统的界面设计  70-73
    6.4.1 登录界面设计  71
    6.4.2 系统主操作界面设计  71-72
    6.4.3 信息融合界面设计  72
    6.4.4 事后信息融合界面设计  72
    6.4.5 数据库维护界面设计  72-73
    6.4.6 航行计划数据库界面设计  73
  6.5 界面的移植  73-75
  6.6 系统测试  75-77
  6.7 本章小结  77-78
结论  78-79
参考文献  79-83
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果  83-84
致谢  84

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