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    摘要导航技术对人类社会的发展贡献巨大。伴随着对自主性、可靠性以及精确性要求的提高，从单一模式向组合多模式发展已成为导航技术的前进方向。
    本文探讨了捷联惯性（SINS）、卫星（GNSS）和天文（CNS）三种导航方式的原理和特点。在进行SINS的算法研究时，使用了Xsens Technologies B.V.作为测量单元。采用C++编程编写了Xsens与计算机的通讯程序。在其运动过程中采集了一段时间的数据，并完成了姿态的解算和误差分析及位置解算。对解算的数据和基准数据进行了Kalman滤波处理，绘制了相应的误差曲线，验证了使用Kalman滤波算法进行数据融合的有效性。最后使用带输出校验的Kalman滤波算法进行了SINS/GPS组合导航的仿真模拟实验，验证了算法的可行性。最后给出了将CNS添加到组合导航的设想方案。19186
    关键词   SINS  GNSS  CNS  组合导航  卡尔曼滤波
    毕业论文设计说明书（论文）外文摘要
    Title  Multi-mode SINS/GPS/CNS Integrated Navigation System  
    Abstract
    Navigation technology plays an integral role in the development of human society. Along with higher and higher requirements of independence, reliability and accuracy, the trend from a single mode to combined mode has been paid more and more attention.
    This paper discusses the SINS/GNSS/CNS’s features, principle and error analysis. In SINS experiments, the Xsens Technologies B.V. is used as a measurement unit. The serial communication between the Xsens and the computer is established using C++ programming. Data were collected over time, and then completed the posture and position solver and error analysis. Process the solved data and the baseline date by the method of Kalman filter, the corresponding error curve validate the validity of Kalman filter algorithm for data fusion. Finally, using the Kalman filter algorithm with output verification conducted SINS / GPS Integrated Navigation simulation experiments to verify the feasibility of the algorithm. At the end of this paper, the outlook of integrating CNS into navigation is proposed.
    Keywords  SINS  GNSS  CNS  Kalman filter  Intergrated navigation
    目次
    1 引言  1
    1.1 导航  1
    1.2 导航手段  1
    1.3 卡尔曼滤波器  3
    2 导航坐标系及基础算法  4
    2.1 导航中常见坐标系 • 4
    2.2 姿态表示方法 • 4
    2.3 方向余弦法的姿态解算 • 7
    2.4 方向余弦矩阵加速度变换算法 • 9
    2.5 本章小结 • 9
    3 相关导航技术简介 • 10
    3.1 捷联惯导  12
    3.2 GPS卫星导航技术 • 12
    3.3 天文导航  13
    3.4 本章小结  13
    4 惯性导航应用 • 14
    4.1 实验器件  14
    4.2 MTi与计算机通信  14
    4.3 MTi姿态解算• 18
    4.4 MTi位置解算  24
    4.5 本章小结 • 26
    5 卡尔曼滤波应用 27
    5.1 随机线性Kalman滤波的基本方程 • 27
    5.2 Kalman滤波在MTi姿态解算中的应用  27
    5.3 本章小结  29
    6 SINS/GPS组合导航模拟实验 • 30
    6.1 实验结果  30
    6.2 本章小结  32
    7 天文导航融入多模式组合导航的设想 • 33
    7.1  CNS/GPS/SINS 多模式组合导航系统方案  33
    7.2  本章小结 • 34
    总结 • 35
    致谢 • 36
    参考文献 • 37
    1  引言
    1.1  导航
    导航技术的历史悠久，最早可以追溯到战国时期使用“司南”来指示方向，而现在它已经演变为一种复杂的综合性应用技术[2]。由于起步较晚，近年来我国在导航领域也有很多投入，所以在该领域的研究具有重要意义。导航基本上是一门关于定位和寻路的学问，实现它有多种不同的手段[18]。
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