基于SUKF方法在组合导航系统中的应用研究的开题报告一、选题背景及意义随着现代导航技术的不断发展，组合导航系统被广泛应用于各种领域，如飞行器、车辆、船舶等。组合导航系统通过融合多种传感器的测量数据来提高导航精度。其中，卡尔曼滤波是一种常用的数据融合方式。但是，卡尔曼滤波依赖于系统模型的准确性，而且对非线性问题的处理困难，因此不适合应用于复杂场合。为了解决这些问题，一些新的数据融合算法被提出，如基于最小二乘法的扩展卡尔曼滤波、粒子滤波等。近年来，基于SUKF（Square-RootUnscentedKalmanFilter）方法的数据融合算法在组合导航系统中得到了广泛应用。SUKF方法是一种无需进行线性化的非线性滤波算法，能够处理非线性的导航问题，具有较高的精度和可靠性。在组合导航系统中，SUKF方法能够融合多种传感器的测量数据，如GPS、惯性传感器等，提高导航精度，并能够实时更新系统状态，保证导航系统的稳定性和准确性。二、研究目的本文旨在研究基于SUKF方法在组合导航系统中的应用，探究其在提高导航精度和系统稳定性方面的效果，为组合导航系统的设计和优化提供参考。三、研究内容1.组合导航系统基本原理和数据融合方法综述；2.SUKF方法的理论原理和实现方法分析；3.基于SUKF方法的组合导航系统设计和仿真，对比分析其与其他融合算法的性能差异；4.实际数据测试，验证SUKF方法在组合导航系统中的实际应用效果。四、研究方法1.文献调研法：对组合导航系统和数据融合算法的相关文献进行查阅和分析，为本文研究提供理论基础和实现方法的参考；2.仿真实验法：采用MATLAB等仿真软件，搭建基于SUKF方法的组合导航系统，对比分析其与其他数据融合算法的性能；3.实测数据测试法：通过真实的导航数据，验证SUKF方法在组合导航系统中的应用效果。五、预期成果1.组合导航系统基本原理和数据融合算法的综述；2.SUKF方法在组合导航系统中的应用原理和方法；3.基于SUKF方法的组合导航系统设计和仿真结果；4.SUKF方法在组合导航系统中的实际应用效果验证。六、研究计划时间节点|具体工作任务-|-第1-2个月|文献调研和理论分析第3-4个月|基于MATLAB搭建基于SUKF的组合导航系统，并进行仿真实验第5-6个月|实际测试和数据分析第7-8个月|撰写论文，准备答辩材料第9-10个月|修改论文七、参考文献[1]麻亚章,马玉龙.组合导航系统中数据融合的研究[J].测绘工程,2012,21(5):9-14.[2]邓明祥,梁发,梁小平.一种改进的SUKF组合导航算法[J].南京信息工程大学学报(自然科学版),2013,5(4):300-305.[3]张海涛,马松桥.基于SUKF的组合导航系统与真实数据测试[J].电子设计工程,2018,26(16):76-79.