1 嵌入式低成本GNSS/INS组合高精度定位技术研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着物联网、自动驾驶、智能交通等领域的快速发展，对定位导航技术的需求日益增长，尤其是在复杂环境下对高精度、高可靠性定位的需求更加迫切。

传统的gnss定位技术虽然成本低廉，但在城市峡谷、隧道等遮挡环境下容易出现信号失锁，导致定位精度下降甚至无法定位。

惯性导航系统（ins）是一种不依赖外部信号的自主导航技术，能够在gnss信号受限的环境下提供连续的导航信息，但其自身存在误差累积问题，长时间使用会导致定位精度快速下降。

2. 本选题国内外研究状况综述

gnss/ins组合定位技术自上世纪60年代提出以来，一直是导航领域的研究热点，并取得了丰硕的成果。

近年来，随着低成本mems传感器技术的快速发展，低成本gnss/ins组合定位技术得到越来越多的关注。

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本研究将围绕低成本gnss/ins组合高精度定位的难点问题，开展以下几个方面的研究：
1.低成本gnss接收机信号处理:研究低成本gnss接收机信号的特点，分析其误差来源，探索适用于低成本gnss接收机的信号捕获、跟踪和定位解算算法，提高其定位精度和抗干扰能力。

2.低成本惯性传感器误差建模与补偿:分析低成本惯性传感器的主要误差来源，建立相应的误差模型，并研究基于模型的误差补偿算法，提高惯性导航系统的精度和稳定性。

3.gnss/ins紧组合滤波算法:研究适用于低成本gnss/ins组合定位系统的紧组合滤波算法，充分利用gnss和ins的互补特性，实现高精度、高可靠性的导航信息融合。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、算法设计、仿真验证和实验测试相结合的方法，具体步骤如下：
1.理论分析与算法设计阶段:-深入研究低成本gnss接收机和惯性传感器的误差特性，分析其对组合定位精度的影响。

-研究低成本gnss接收机信号处理算法，包括信号捕获、跟踪、多路径抑制和抗干扰算法等。

-研究低成本惯性传感器误差建模与补偿算法，提高惯导系统的精度和稳定性。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.低成本gnss接收机信号处理算法:针对低成本gnss接收机信号质量差、易受干扰的特点，研究抗多径、抗干扰的信号处理算法，提高其在复杂环境下的定位精度和可靠性。

2.低成本惯性传感器误差自适应补偿算法:针对低成本惯性传感器误差特性复杂、随时间变化的特点，研究基于模型的自适应误差补偿算法，提高惯导系统的精度和长期稳定性。

3.适用于低成本gnss/ins组合定位的紧组合滤波算法:研究计算量小、实时性高、鲁棒性强的紧组合滤波算法，充分利用gnss和ins的互补特性，实现高精度、高可靠性的导航信息融合。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 张涛, 苏奎峰, 黄丁发, 等. 捷联惯导系统原理、误差分析及校正[m]. 北京: 国防工业出版社, 2021.

[2] 秦永元. 惯性导航[m]. 北京: 科学出版社, 2018.

[3] 刘建业, 陈俊勇. gnss/ins组合导航原理及应用[m]. 2版. 北京: 电子工业出版社, 2019.