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利用牛顿插值的GPS/INS组合导航惯性动力学模型
  • ISSN号:1671-8860
  • 期刊名称:《武汉大学学报:信息科学版》
  • 时间:0
  • 分类:P228.41[天文地球—大地测量学与测量工程;天文地球—测绘科学与技术]
  • 作者机构:[1]中国矿业大学国土环境与灾害监测国家测绘局重点实验室,江苏徐州221116, [2]中国矿业大学江苏省资源环境信息工程重点实验室,江苏徐州221116
  • 相关基金:国家863计划资助项目(2013AA12A201);国家自然科学基金资助项目(41074010);江苏高校优势学科建设工程资助项目(SZBF2011-6-B35);江苏省普通高校研究生科研创新计划资助项目(CXZZ12-0939).
中文摘要:

针对GPS/INS组合导航中INS动力学建模不准确的问题,提出了一种基于牛顿插值的GPS/INS组合导航惯性动力学多阶建模算法。首先,介绍了牛顿插值的计算方法;然后,利用其对惯性系统Gauss—Mark—OV模型进行改进,实现了多阶建模;最后,给出了组合导航详细的动力学模型和观测模型。利用实测数据对算法进行验证,并通过对比不同阶数建模方法寻求牛顿插值的最优建模阶数。结果表明,相比于传统Gauss—Markov过程,基于牛顿插值的GPS/INS组合导航惯性动力学模型能够有效提高组合导航位置精度和姿态精度。与此同时,实验分析表明,4阶牛顿插值建模在实现模型准确性的前提下,降低了模型的复杂性,为牛顿插值建模阶数选取提供了良好的借鉴。

英文摘要:

In GPS/INS integrated navigation, the low precision of the INS dynamic model reduces nav-igation accuracy. Based on Newton interpolation, a multi-order dynamic model algorithm for GPS/INS integrated navigation is proposed. First, the detail algorithm of Newton interpolation is introduced. Based on this a Gauss-Markov model of the inertial system is modified to realize the multi-order mod- el. The design formulas of the observation and dynamical models are presented. Finally, an actual cal- culation was performed to test the validity of new algorithm. The results of the experiment indicate that when compared with the Gauss-Markov model, the inertial dynamic model for GPS/INS integrat- ed navigation based on Newton interpolation can improve the position and attitude precision effective- ly. At the same time, an analysis of the experiment shows that a 4-order Newton interpolation model not only enhances model precision, but also reduces model complexity, which provides a good refer-ence for order selection in the Newton interpolation model.

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期刊信息
  • 《武汉大学学报:信息科学版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:国家教育部
  • 主办单位:武汉大学
  • 主编:刘经南
  • 地址:湖北武汉珞珈山
  • 邮编:430072
  • 邮箱:whuxxb@vip.163
  • 电话:027-68778045
  • 国际标准刊号:ISSN:1671-8860
  • 国内统一刊号:ISSN:42-1676/TN
  • 邮发代号:38-317
  • 获奖情况:
  • 全国优秀科技期刊,全国优秀高校自然科学学报一等奖,湖北省优秀期刊称号
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,荷兰地学数据库,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:24217