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基于RBFNN的复杂环境下车载组合导航计算机系统研究及实现

添加时间:2018-08-16 18:33:20   浏览:次   作者: www.dxlwwang.com
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本文是一篇计算机硕士毕业论文,计算机的应用在中国越来越普遍,改革开放以后,中国计算机用户的数量不断攀升,应用水平不断提高,特别是互联网、通信、多媒体等领域的应用取得了不错的成绩。(以上内容来自百度百科)今天为大家推荐一篇计算机硕士毕业论文,供大家参考。

 
第一章 绪 论
 
1.1 研究背景和意义
1.1.1 课题来源
本研究内容是国家高技术研究发展计划(―863‖计划)―低成本高精度GNSS/INS深耦合系统与应用示范‖(2015AA124002)项目的关键研究内容之一,同时还得到了―公共交通导航与出行位置服务系统及应用示范‖(2012AA12A207)项目的大力支持。
 
1.1.2 研究目的及意义
全球卫星导航系统(Global Navigation Satellite System,GNSS),是卫星导航系统的总称,主要分为三个部分:全球性导航系统、区域性导航系统以及增强性导航系统。全球性导航系统包括美国全球定位系统(Global Positioning System,GPS)、前苏联的格洛纳斯卫星导航系统(Global Navigation Satellite System,GLONASS)、欧盟的伽利略卫星导航系统(Galileo Satellite Navigation System,Galileo)和中国北斗卫星导航系统(BeiDou Navigation Satellite System,BDS)。增强性导航系统主要是在全球导航系统基础上发展起来的,主要包括美国建立的全球广域增强系统(WideAreaAugmentation System,WAAS),欧盟主要国家建立的欧洲静地导航重叠系统(European Geostationary Navigation Overlay Service,EGNOS),日本建立的亚洲多功能运输卫星增强系统(Multi-Functional SatelliteAugmentation System,MSAS)等。GNSS 通过不同系统、不同模式的组合,可以根据不同用户的特定需求提供定位、测速、授时等位置速度和时间(Position Velocityand Time,PVT)服务[1,2],是目前研究的热点领域之一。随着智能交通的不断发展,卫星导航、计算机、通信网络等技术的不断发展,对卫星定位导航精度及可靠性提出更多的需求。卫星定位导航精度的提升主要依靠天基系统及地基增强系统,可靠性的提升主要依靠组合导航技术,特别是GNSS/INS 紧/深组合技术。随着国内特大城市的迅速发展,在城市复杂环境下,车辆集中,城市高楼林立,多层高架,地下停车场等复杂因素使用户对卫星导航定位应用服务上提出更多的需求,具体表现在:自动驾驶对导航定位技术的需求,自动驾驶技术是未来交通领域重要的发展趋势之一,现有的导航定位技术尚不能满足其需要;另一方面,随着车联网技术的发展,现有车载定位导航终端逐步成为车联网中最重要的节点设备,很多的服务都是依托定位导航系统提供的位置服务展开的,提升用户服务的关键点之一即为提升定位导航服务,包括提升定位精度及准确度、可靠度。组合导航定位技术可以有效提升定位精度及可靠性,将其引入车载终端,提高定位精度及可靠性,但其价格较高,不能大规模开展应用,制约了用户服务的提升。
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1.2 国内外研究现状
 
1.2.1 GNSS 可靠性研究现状
GNSS 信号弱,接口文件公开,因此其信号极易受到干扰和攻击。GNSS 干扰分为两类:一种是无意干扰,包括其他无线电系统的信号干扰,复杂环境下的多径信号干扰等,这种干扰将导致接收机无法正常接收导航信号。一种是有意干扰,包括敌对方的大功率信号压制和伪造导航信号获取对接收机的控制权。有意干扰会影响接收机的定位解算结果,使其偏离既定航线。鉴于实际导航应用中 GNSS干扰时有发生,在 2001 年美国交通部就首次提出了 GNSS 脆弱性[22,23]的概念,他们在提交的 GPS 脆弱性报告中声称―GPS 已经逐渐渗透到各种民用基础设施,它已成为暴露在对美国有敌意的个人或组织下的诱人目标‖。2008 年,由德州德克萨斯大学奥斯汀分校无线电导航实验室开发的诱导式 GNSS 欺骗平台用一系列实验证实了现有的商用接收机对这种 GNSS 欺骗技术基本毫无抵御能力[24-29]。2011 年,伊朗捕获美国监控无人机事件,2014 年,俄罗斯截获美国无人侦察机事件,无一不在向人们证明针对GNSS接收机的欺骗会使得接收机完全处于敌对方的控制下,造成极为严重的后果。GNSS 这种固有的脆弱性将给无人驾驶导航系统带来巨大的安全隐患。现有的 GNSS 欺骗技术可以分为自主生成式,转发式和诱导式三种。自主生成式欺骗[30]生成与公开的导航信号接口文件一致的导航信号,利用信号模拟源,用较大的功率夺取接收机的控制权。转发式欺骗[31-34]接收并转发真实的导航信号,这种欺骗主要针对加密的导航信号。诱导式欺骗[35,36]接收真实导航信号,解算多普勒频移、码相位、载波相位等信息,然后根据欺骗源与目标的相对距离调整欺骗信号的时延,使其与真实信号保持一致,并慢慢调整欺骗信号功率与时延,使得接收机错误的跟踪到欺骗信号上,夺取目标控制权。针对 GNSS 欺骗的防御措施通常有四种:(一)对接收机处理算法进行改进,在捕获和跟踪环节加入对干扰信号的检测[37-40];(二)借助外部辅助信息监测接收机解算结果的不合理跳变(时间、位置、速度等)[41-45];(三)对 GNSS 信号进行加密,该方法需要改变系统信号结构,成本较高[46,48];(四)对接收到的信号来向进行检测,因为干扰信号往往是由地表某个固定的干扰源发出的,所以其来向通常跟真实的导航信号有所区别。但是该方向往往需要多个天线联合检测,因此会极大的提高接收机成本[47-50]。
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第二章 车载导航技术研究及复杂应用环境需求分析
 
本章将介绍 GNSS/INS 组合技术的相关研究基础,包括 GNSS 接收机技术、惯性导航技术和组合导航技术以及车载组合系统可靠性。首先,在 GNSS 接收机的工作原理基础上,研究了传统接收机的硬件架构和软件架构设计,其中硬件架构设计分析了射频方案设计和基带方案设计,包括捕获和跟踪信号处理,为深组合相关研究提供基础;随后简单介绍了用于惯性导航的 MEMS 陀螺仪、加速度计的基本工作原理,研究了 INS 导航算法;介绍了组合导航技术;最后分析了复杂应用环境下的车载组合导航系统设计和开发需求。
 
2.1 GNSS 接收机技术
卫星信号经天线接收,通过前置低噪声放大、第一次下变频后得到模拟中频信号(其中多模工作模式下GLONASS信号还需要经过中频放大和第二次下变频),然后信号经过中频滤波处理、可编程增益放大及功率控制和模数转换后得到数字中频信号,这一部分工作由射频前端实现[83-86]。数字中频信号经过基本的预处理进入到多路并行通道进行数字信号处理,主要包括对卫星信号的数字滤波、捕获、跟踪、电文解调、伪距测量、多普勒频率估计和信噪比分析等,这一部分工作由基带数字处理部分实现。通过基带所提供的解调信息及测量数据,可以进一步进行导航电文解析、坐标转换、定位及时间解算、定位后处理、航迹滤波、定位及时间信息协议打包等,并把定位及时间信息提供给更上层应用,这一部分工作由处理器及软件实现。
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2.2 惯性导航技术
MEMS 微机电系统,是惯导器件。是一种可批量测试和生产的器件。器件系统集成了微型结构、微型传感器、微型执行器以及模拟数字混合信号处理电路、接口、通讯和电源模块等。MEMS 通过在硅半导体材料上,采取专用集成电路制造技术把功能强大、复杂可靠的系统集成于单颗硅片上,极大地拓宽了应用空间。相较传统惯性器件有尺寸小、重量轻、成本低、功耗低、寿命长、可靠性高、动态范围宽、响应速度快和便于安装调试等优点。从 MEMS 概念提出及产品量产后,MEMS 技术及产品广泛应用于汽车工业、航空航天、生物医学等领域。我国从 2000年后逐步在 MEMS 惯性器件方面开展了大量的研究工作,取得了很大的进步,但与国外发达国家的进展相比还有较大的差距,主要体现在加工工艺、批量生产时性能的一致性和应用时的稳定性、器件的完好率等方面。随着 MEMS 技术的不断发展,微型惯性导航器件采用工艺越来越先进,体积越来越小,精度、动态范围、可靠性等方面越来越高。目前 MEMS 技术已经进入了全面发展的阶段,Bosch、ST、InvenSense、ADI 等主流厂商均研发并推出高性能的 MEMS 产品,包括三轴加速度计和三轴陀螺仪、三轴地磁等,并研制出同时集成加速度计、陀螺仪的 6自由度或同时集成加速度计、陀螺仪、地磁的 9 自由度惯性测量单元 IMU 等高性能、高集成度的产品,这些产品使得低成本、高性能的组合导航模块从理论变为现实。
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第三章 车载 GNSS/INS 组合导航系统可靠性研究 ..... 33
3.1 GNSS/INS 组合系统欺骗防御性能研究............ 33
3.2 GNSS/INS 深组合导航可靠性研究........... 42
3.2.1 深组合导航误差建模 .... 42
3.2.2 高动态下深组合导航可靠性研究 ........... 44
3.3 仿真验证与分析..... 46
3.4 本章小结........ 55
第四章 实时车载 GNSS/INS 组合导航算法研究 ......... 57
4.1 车载 GNSS/INS 组合导航系统结构......... 57
4.2 基于 RBF 的实时车载 GNSS/INS 组合滤波算法 ..... 62
4.3 测试及结果分析..... 68
4.4 本章小结........ 75
第五章 一体化车载 GNSS/INS 组合导航系统实现与验证 ........... 77
5.1 基于 RBFNN 的一体化实时 GNSS/INS 组合导航模块设计 ..... 77
5.2 基于 RBFNN 的一体化实时 GNSS/INS 组合导航模块实现 ..... 80
5.3 GNSS/INS 车道级导航终端..... 84
5.4 GNSS/INS 组合车载导航系统测试........... 88
5.5 本章小结...... 100
 
第五章 一体化车载 GNSS/INS 组合导航系统实现与验证
 
本章将在惯导技术、INS 辅助 GNSS 基带技术和组合系统可靠性技术研究,以基于 RBFNN 的 GNSS/INS 组合导航技术的理论和方法指导下,开展一体化组合导航模块的设计、实现及车载智能终端的测试验证工作。首先,将重点描述基于RBFNN 的一体化实时 GNSS/INS 组合导航模块的设计思路,包括软硬件架构、GNSS 数据与 INS 数据的同步提取。然后,将着重探讨一体化组合导航模块的实现,主要包括一体化集成的硬件实现、基于硬件平台的实时软件系统实现、模块工程化设计与实现。最后,将在基于 RBFNN 的一体化组合导航模块基础上设计车载智能终端,并搭建车道级车载 GNSS/INS 组合导航系统进行复杂环境下的测试验证。
 
5.1 基于 RBFNN 的一体化实时 GNSS/INS 组合导航模块设计
一体化实时组合导航模块的硬件架构如图 5-1 所示,主要包含 GNSS 天线、GNSS 射频芯片、惯性测量单元、GNSS 差分信息处理模块、车速脉冲处理模块、具有处理惯导等辅助信息并实现基于 RBFNN 组合功能的导航芯片。各功能模块设计如下:GNSS 射频芯片:主要包括信号放大、混频、中频滤波、数模转化等卫星信号处理模块,为基带芯片提供卫星数字信号。惯性测量单元:包括一个三轴加速度计和一个三轴陀螺仪(或二合一惯性器件),分别负责获取车辆的加速度信息及角度信息,通过 SPI 或 I2C 与CPU 子系统进行交互。车速脉冲处理电路:主要是利用计数器计数,将车速信息实时传递给 CPU子系统,完成车速脉冲的输入功能。电源分区管理模块:采用多电源域、电源关断、isolation cell 以及优化各电源上电顺序控制等多种先进技术,同时还加入可测试性设计(Design forTestability,DFT)设计,确保各电源域的功能都能被测试覆盖。工作模式控制模块:用以控制芯片处于测试模式或正常模式。测试模式适用于芯片的试制加工测试。正常模式可设置芯片在实际应用场景中处于不同的状态模式等。
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总结
 
本文面向大众车载领域,以自动驾驶对卫星导航的需求出发,研究与实现复杂动态环境下车载 GNSS/INS 组合导航系统,针对车载复杂环境建立组合导航系统的可靠性模型,完成实时车载组合导航算法设计,完成与实现一体化组合导航模块的软硬件设计,基于一体化组合导航模块设计了车载智能导航终端,并进行大量的实际测试,验证模块及终端的性能。本文的主要工作和所取得的创新成果如下:
(1)建立了车载 GNSS/INS 深组合系统接收可靠性模型。建立了 GNSS 信号捕获可靠性模型,在信号捕获过程中信号干扰主要的因素的基础上,给出了信号接收处理改进算法,引入外部辅助信息进行监测,大幅度提升了 GNSS 信号捕获阶段的系统可靠性。建立 GNSS 环路跟踪可靠性模型,对 INS 辅助 GNSS 跟踪环结构,开环跟踪等环节进行了深入研究,建立了分析模型。针对自动驾驶这类应用环境,设计了动态高灵敏度跟踪算法,优化了深组合跟踪环。建立了 INS 惯导可靠性模型,对 INS 影响可靠性的误差进行了深入分析,设计了提升系统稳定性的算法。设计仿真及测试环境,充分考虑影响系统可靠性的各因素,对提出的各模型和算法进行测试验证。
(2)建立了车载环境的 GNSS/INS 组合导航系统。设计了实时车载组合模型,完成了面向组合导航的 INS 算法设计,提出一种四元数法和旋转矢量法结合的姿态更新方法,设计了一种适用车载的低时延的组合导航系统模型。对所提方法的可用性都通过实际场景进行了验证。
(3)设计了车载 GNSS/INS 组合滤波算法。针对组合导航系统为保障组合导航系统在车载环境的弱 GNSS 信号条件下,仍能提供满足精度要求的导航系统,提出了一种基于神经网络辅助滤波的深组合导航方法。设计了由 RBF 神经网络辅助滤波的紧组合导航系统,在 GNSS 信号完好时,对 RBF 神经网络进行训练,当GNSS 信号失锁时,由 RBF 神经网络根据训练结果预测滤波器更新过程的量测输入。建立了 RBF 神经网络与自适应卡尔曼滤波器的数学模型及算法。通过实际实验验证了所提方法的可用性。
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参考文献(略)

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论文关键字:计算机硕士毕业论文 系统可靠性