基于矢量跟踪的GNSSSINS深组合导航系统研究的开题报告一、选题背景全球导航卫星系统（GNSS）和惯性导航系统（INS）被广泛应用于车载、船舶、航空、航天等领域，可以提供高精度的位置、姿态、速度等导航参数。然而，由于GNSS受信号遮挡、干扰等因素的影响，其定位精度会出现波动或无法定位的情况；而INS在长时间使用后会出现积累误差，导致导航精度降低。因此，将GNSS和INS融合成一种组合导航系统，可以充分利用二者的优点，提高导航精度和可靠性。传统的GNSS和INS组合导航系统主要基于卡尔曼滤波算法，通过预测和校正两个阶段来实现融合。然而，卡尔曼滤波算法需要线性的状态和观测方程，而GNSS和INS的状态和观测方程均是非线性的，因此传统组合导航算法容易出现收敛慢、精度低等问题。矢量跟踪是一种利用多项式函数近似非线性函数的方法，可以应用于非线性滤波和非线性控制问题。近年来，矢量跟踪方法在GNSS和INS融合组合导航中得到广泛应用，并取得了良好的效果。矢量跟踪方法不仅可以提高导航精度和可靠性，还可以降低计算量和复杂度。二、选题意义GNSSSINS深组合导航系统具有广泛的应用前景，如在军事、航天、航空、船舶、车辆等领域。深度组合导航系统可以提供高精度的位置、姿态、速度等导航参数，具有重要的实际意义和应用前景。本论文选题旨在研究基于矢量跟踪的GNSSSINS深组合导航系统，探索其优点和应用前景，并为相关领域的研究和应用提供参考和借鉴。三、研究内容和方法本论文的研究内容主要包括：研究基于矢量跟踪的GNSSSINS深组合导航系统模型、算法、实现和优化，以及验证其性能和效果。具体的研究任务和方法如下：1.建立GNSSSINS深组合导航系统模型和状态估计方法。对GNSS和INS的状态和观测方程进行矢量跟踪方法求解，建立系统模型和状态估计方法。2.设计GNSSSINS深组合导航系统算法和实现。采用矢量跟踪方法设计深组合导航系统算法和实现，包括状态更新、滤波校正和误差调整等方法和步骤。3.优化GNSSSINS深组合导航系统性能和效果。根据实际应用需求和数据特点，结合滤波器设计、卡尔曼滤波器等方法进一步优化深组合导航系统性能和效果。4.评估和验证GNSSSINS深组合导航系统效果和精度。通过仿真、试验和实测等方法评估和验证深组合导航系统效果和精度，与传统组合导航系统和其它先进算法进行比较分析。四、预期成果和意义本论文预期取得的成果主要包括：1.建立GNSSSINS深组合导航系统模型和状态估计方法，实现基于矢量跟踪的深组合导航系统。2.设计GNSSSINS深组合导航系统算法和实现，包括状态更新、滤波校正和误差调整等方法和步骤。3.优化GNSSSINS深组合导航系统性能和效果，结合实际应用需求和数据特点进行进一步优化。4.评估和验证GNSSSINS深组合导航系统效果和精度。通过仿真、试验和实测等方法进行评估和验证，与传统组合导航系统和其它先进算法进行比较分析。本论文的研究成果将为GNSSSINS深组合导航系统和相关领域的研究和应用提供参考和借鉴，具有一定的学术价值和实际应用价值。