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研究了惯性导航中加速度计传感器和陀螺仪传感器性能． 分析加速度计和陀螺仪 的误差来源，并提出误差模型，进行误差补偿． 提出了加速度计传感器惯性导航系统算法，并结合 结合车辆系统动力学模型，对算法进行了仿真和实车测试． 仿真和测试结果和常规惯性导航系统 所采用的陀螺仪方案进行对比分析，从而验证了加速度计惯性导航算法的相对有效性．

第 i 页 摘 要 随着我国北斗卫星导航系统建设的稳步推进和惯性导航技术的飞速发展，以及 我军制导弹药发展的迫切需求，北斗/微惯导组合导航方法及相关应用技术已成为 研究热点。本文利用软件接收机概念，构建北斗/微惯导组合导航系统，研究了基 于软件接收机的紧组合与深组合导航框架，对于两类框架中的主要关键技术进行 了优化设计，并对主要理论问题和方法进行了研究。论文的主要工作与创新点如 下： 1. 考虑 SINS 运动相关性条件下，从理论上进行软件接收机信号捕获与 SINS 的适配性分析。通过对软件接收机原理的分析，研究了基于软件接收机的 BD-2/SINS 组合导航方法框架；在此基础上，根据 SINS 辅助卫星信号捕获原理， 深入分析了影响信号捕获性能的主要因素，利用SINS 速度误差方程，推导了SINS 性能与信号捕获性能之间的关系；针对载体高动态运动轨迹，分析了采用不同精 度的 SINS 辅助对提高信号捕获性能的贡献；仿真结果表明，采用由 100 deg/h 精 度的微陀螺和1 mg精度的微加速度计组成的低精度SINS 辅助捕获卫星信号，在 120 s 内捕获灵敏度可以提高约 4.2 dB-Hz。 2. 研究了基于软件接收机的 BD-2/MIMU 紧组合导航方法。从理论上证明了表 征卫星导航系统卫星几何分布特性的 GDOP 下界，对比分析了 BD-2 与 GPS 两系 统的 GDOP 分布；针对 BD-2 系统包含三类轨道卫星的特点，提出了高动态条件 下 MIMU 辅助快速选星算法，实验验证了算法的有效性；在紧组合导航方法框架 下，设计了 MIMU 辅助环路跟踪条件下的紧组合导航算法，得出了在高动态情况 下 MIMU 辅助的三阶 PLL 环路带宽为 3 Hz 时可保持环路锁定的结论；针对卫星 信号缺失情况，提出了 ANFIS 辅助 KF 的紧组合导航算法，实验表明该算法在卫 星信号失锁100 s 内，仍能保持位置、速度精度不降低。 3. 研究了基于软件接收机的 BD-2/MIMU 深组合导航方法。引入了半参数模型 及广义补偿最小二乘估计的基本理论，阐述了正则矩阵与光滑因子的选取方式； 针对 MIMU 系统误差较大的问题，在建立陀螺仪温度模型的基础上，针对陀螺仪 启动过程的误差补偿问题，提出了半参数模型的系统误差建模与补偿算法；针对 MIMU 的随机误差，研究了基于 AR(2)模型的推广递推最小二乘算法；实验验证了 上述两个算法的可行性和有效性；研究了深组合导航算法的总体结构，采用序贯 滤波方法设计了深组合导航滤波器，对矢量跟踪环结构进行了设计；针对矢量跟 踪环结构中的基带信号预处理模块，研究了基于半参数模型的多项式拟合算法。 4. 研制了基于软件接收机的 BD-2/MIMU 组合导航原理样机。利用北斗卫星信 号模拟器及相关实验条件，结合实际的高动态飞行数据，设计了实验方案；对于国防科学技术大学研究生院博士学位论文 第 ii 页 真实轨迹驱动产生的BD-2模拟卫星信号进行了捕获实验，结果表明采用预检测积 分5 ms 时，能够成功捕获信号；从实验的角度阐述了紧组合与深组合方式的导航 精度测试方案，对关键技术指标进行了评测，结果表明，整体上深组合导航精度 稍优于紧组合导航，两种导航方法的位置精度优于6 m，速度精度优于 0.15 m/s， 水平姿态角优于0.4 deg，航向角精度优于0.5 deg。 5. 研究了基于神经网络辅助卡尔曼滤波的 BD-1/SINS 组合导航方法。针对 BD-1 有源定位带来的时间延迟问题，在理论上分析了神经网络辅助卡尔曼滤波算 法的有效性；构建了 BD-1/SINS 组合导航原理样机，车载实验结果表明，算法提 高了定位精度，特别是在卫星信号暂时失锁情况下，性能改善更为明显，水平定 位精度优于50 m。 主题词：组合导航；北斗卫星导航系统；微惯性测量单元；惯性导航系统； 紧组合；深组合；卡尔曼滤波；软件接收机

本次实验使用NovAtel公司的Inertial Explorer软件，该软件可实现后处理差分、松组合、紧组合等数据处理功能。本文档包含较完整地数据处理流程，包含自己假设基准站的坐标解算，差分后处理、模型误差设定、紧组合处理以及数据结果绘制等

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