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基于RBFNN的復雜環(huán)境下車載組合導航系統(tǒng)研究及實現(xiàn)

發(fā)布時間:2020-12-04 07:05
  未來汽車的發(fā)展方向是自動駕駛汽車,隨著人工智能技術、視覺識別技術、GNSS高精度導航定位技術、5G-V2X通信技術等核心技術的突破和完善,自動駕駛汽車會逐步發(fā)展起來,成為出行和物流工具。GNSS與INS都被廣泛應用于汽車定位導航中,二者組合后可以提升系統(tǒng)的穩(wěn)定性,是導航領域的研究熱點問題之一。GNSS/INS組合導航分為松組合、緊組合和深組合。松組合和緊組合都是利用GNSS信息輔助INS導航,深組合實現(xiàn)了INS與GNSS在信號處理層的信息交互。其中,GNSS/INS緊組合和深組合兩種方式,極大地提高了整體導航系統(tǒng)的可靠性,特別適用于復雜環(huán)境下的車載導航應用。GNSS/INS深組合系統(tǒng)的實現(xiàn)需要調(diào)整GNSS接收機底層軟硬件結構,組合算法上也需要進行深層次研究。在目前的研究中,對深組合GNSS信號跟蹤誤差模型、深組合系統(tǒng)中GNSS基帶性能評估及優(yōu)化等方面的研究還不成熟,對組合導航系統(tǒng)的反欺騙性能和系統(tǒng)可靠性研究較少,這些都制約GNSS/INS組合技術的進一步突破及在車載復雜應用場景下廣泛應用。本研究面向大眾車載領域,從自動駕駛對衛(wèi)星導航的需求出發(fā),研究復雜動態(tài)環(huán)境下車載組合導航技術,提出組... 

【文章來源】:電子科技大學四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】:131 頁

【學位級別】:博士

【文章目錄】:
摘要
abstract
縮略詞表
第一章 緒論
    1.1 研究背景和意義
        1.1.1 課題來源
        1.1.2 研究目的及意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 GNSS可靠性研究現(xiàn)狀
        1.2.2 組合導航技術研究現(xiàn)狀
        1.2.3 組合導航信息融合技術發(fā)展現(xiàn)狀
        1.2.4 車載導航的技術現(xiàn)狀
    1.3 本文的主要貢獻與創(chuàng)新
    1.4 本論文的結構安排
第二章 車載導航技術研究及復雜應用環(huán)境需求分析
    2.1 GNSS接收機技術
        2.1.1 GNSS接收機工作原理
        2.1.2 硬件架構
        2.1.3 軟件架構
    2.2 慣性導航技術
        2.2.1 MEMS慣性技術
        2.2.2 MEMS陀螺儀原理
        2.2.3 MEMS加速度計原理
        2.2.4 INS導航算法及誤差方程
    2.3 GNSS/INS組合導航技術
    2.4 面向復雜應用環(huán)境的車載導航需求分析
    2.5 本章小結
第三章 車載GNSS/INS組合導航系統(tǒng)可靠性研究
    3.1 GNSS/INS組合系統(tǒng)欺騙防御性能研究
        3.1.1 接收機反欺騙算法
        3.1.2 欺騙信號建模
        3.1.3 多峰檢測模型
        3.1.4 檢測算法性能分析
    3.2 GNSS/INS深組合導航可靠性研究
        3.2.1 深組合導航誤差建模
        3.2.2 高動態(tài)下深組合導航可靠性研究
    3.3 仿真驗證與分析
        3.3.1 GNSS反欺騙算法驗證
        3.3.2 GNSS/INS組合導航誤差模型驗證
    3.4 本章小結
第四章 實時車載GNSS/INS組合導航算法研究
    4.1 車載GNSS/INS組合導航系統(tǒng)結構
        4.1.1 SINS導航解算算法
        4.1.2 實時車載GNSS/INS組合導航系統(tǒng)設計
    4.2 基于RBF的實時車載GNSS/INS組合濾波算法
        4.2.1 自適應卡爾曼濾波器設計
        4.2.2 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡結構
    4.3 測試及結果分析
        4.3.1 基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的自適應Kalman濾波算法驗證
        4.3.2 實時車載GNSS/INS緊組合系統(tǒng)性能測試
    4.4 本章小結
第五章 一體化車載GNSS/INS組合導航系統(tǒng)實現(xiàn)與驗證
    5.1 基于RBFNN的一體化實時GNSS/INS組合導航模塊設計
        5.1.1 硬件架構
        5.1.2 軟件架構
        5.1.3 GNSS數(shù)據(jù)與INS數(shù)據(jù)的同步提取
    5.2 基于RBFNN的一體化實時GNSS/INS組合導航模塊實現(xiàn)
        5.2.1 組合模塊硬件設計與實現(xiàn)
        5.2.2 組合模塊軟件設計與實現(xiàn)
    5.3 GNSS/INS車道級導航終端
        5.3.1 組合導航模塊在導航終端的集成
        5.3.2 導航終端的可靠性測試
    5.4 GNSS/INS組合車載導航系統(tǒng)測試
        5.4.1 一體化導航模塊測試
        5.4.2 車道級車載組合導航測試
    5.5 本章小結
第六章 全文總結與展望
    6.1 論文工作總結
    6.2 后續(xù)工作展望
致謝
參考文獻
攻讀博士學位期間取得的成果


【參考文獻】:
期刊論文
[1]東風乘用車車聯(lián)網(wǎng)發(fā)展戰(zhàn)略的建議和思考[J]. 易琨,張彥超,劉勛,阮倩.  上海汽車. 2018(03)
[2]面向5G車聯(lián)網(wǎng)連通性關鍵理論綜述[J]. 張登銀,張敏,丁飛.  南京郵電大學學報(自然科學版). 2018(01)
[3]基于車聯(lián)網(wǎng)和移動邊緣計算的時延可容忍數(shù)據(jù)傳輸[J]. 李萌,司鵬搏,孫恩昌,張延華.  北京工業(yè)大學學報. 2018(04)
[4]發(fā)展自動駕駛汽車的挑戰(zhàn)和前景展望[J]. 陳曉博.  綜合運輸. 2016(11)
[5]GNSS/INS緊組合算法實時性改進與嵌入式驗證[J]. 章紅平,常樂,汪宏晨,牛小驥,高周正.  東南大學學報(自然科學版). 2016(04)
[6]智能網(wǎng)聯(lián)汽車現(xiàn)狀及發(fā)展戰(zhàn)略建議[J]. 李克強.  經(jīng)營者(汽車商業(yè)評論). 2016(02)
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[8]BDS/SINS緊耦合組合導航技術仿真研究[J]. 董淼,宋艷君,夏奇,張國綱.  計算機仿真. 2014(08)
[9]GNSS/INS深組合導航技術研究進展[J]. 金東陽,劉黨輝,夏長峰.  全球定位系統(tǒng). 2014(03)
[10]神經(jīng)網(wǎng)絡輔助卡爾曼濾波在組合導航中的應用[J]. 崔留爭,高思遠,賈宏光,儲海榮,姜瑞凱.  光學精密工程. 2014(05)

博士論文
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[2]高動態(tài)GNSS/INS標量深組合跟蹤技術研究[D]. 班亞龍.武漢大學 2016
[3]GNSS/INS深耦合系統(tǒng)關鍵技術研究[D]. 何偉.西北工業(yè)大學 2016
[4]北斗軟件接收機及慣性/衛(wèi)星超緊組合導航關鍵技術研究[D]. 謝非.南京航空航天大學 2014
[5]MEMS-SINS/GPS組合導航關鍵技術研究[D]. 崔留爭.中國科學院研究生院(長春光學精密機械與物理研究所) 2014
[6]GNSS/INS標量深組合跟蹤技術研究與原型系統(tǒng)驗證[D]. 張?zhí)嵘?武漢大學 2013
[7]GNSS/INS深組合導航理論與方法研究[D]. 陳坡.解放軍信息工程大學 2013
[8]GNSS實時矢量跟蹤技術研究[D]. 張欣.上海交通大學 2013
[9]GPS/SINS深組合導航中的關鍵技術研究[D]. 楊洋.南京理工大學 2013
[10]GNSS/INS深組合導航系統(tǒng)信息匹配問題與跟蹤算法研究[D]. 羅勇.國防科學技術大學 2012

碩士論文
[1]GPS/SINS超緊耦合組合導航系統(tǒng)的信息融合算法研究[D]. 豐澤斌.浙江大學 2015
[2]GNSS接收機與慣導深耦合技術研究[D]. 呂新知.電子科技大學 2013
[3]車載組合導航系統(tǒng)技術研究[D]. 王媛.哈爾濱工程大學 2013
[4]基于“北斗一號”的車載導航終端系統(tǒng)設計與實現(xiàn)[D]. 劉偉.電子科技大學 2010
[5]車載導航系統(tǒng)的研究與實現(xiàn)[D]. 吳建洪.湖南大學 2007



本文編號:2897197

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