【摘 要】
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在超远距离航行时选择极地航线既缩短航程减少燃油消耗,又能提高业务载重并提升旅客体验,是符合航空公司追求利益最大化和当前社会“绿色低碳”发展理念的有效方式。但极地区域环境复杂导致的常规导航坐标系的不适用、导航方式的单一和受限、导航系统在极地区域性能下降,以及卫星导航系统本身容易受干扰等缺点,使得现阶段极地飞行过程中的导航保障能力存在一定不足,这限制了极地航线的进一步开发,也给极地飞行带来一定的风险。
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在超远距离航行时选择极地航线既缩短航程减少燃油消耗,又能提高业务载重并提升旅客体验,是符合航空公司追求利益最大化和当前社会“绿色低碳”发展理念的有效方式。但极地区域环境复杂导致的常规导航坐标系的不适用、导航方式的单一和受限、导航系统在极地区域性能下降,以及卫星导航系统本身容易受干扰等缺点,使得现阶段极地飞行过程中的导航保障能力存在一定不足,这限制了极地航线的进一步开发,也给极地飞行带来一定的风险。为解决上述问题,本论文在充分调研和研究极地区域环境复杂性和极地导航相关技术的基础之上,提出将天文导航系统（Celestial Navigation System,CNS）引入民航导航系统中,与现有的惯性导航系统（Inertial Navigation System,INS）和卫星导航系统（Global Navigation Satellite System,GNSS）组成机载INS/GNSS/CNS组合导航系统,研究并采用了格网坐标系替换常规的东北天地理坐标系作为极地区域的导航坐标系,设计了包含故障检测模块和信息融合模块的新组合导航系统,详细分析并研究了INS/GNSS/CNS组合导航系统的故障检测算法和信息融合算法,仿真验证了相关单一算法的性能和INS/GNSS/CNS组合导航系统整体算法的性能,最后利用半实物仿真系统实验对系统算法做了进一步验证。本论文主要进行了如下几个方面的研究:（1）详细分析了极地飞行过程中在该区域面临的复杂环境以及可能遇到的导航风险,阐述了国内外针对提高极地区域导航保障能力进行的相关研究,介绍了应用于航空领域的CNS的原理及特点,研究了格网坐标系及在该坐标系下INS的力学编排和误差方程,提出了包含故障检测和信息融合技术的INS/GNSS/CNS组合导航系统的方案。（2）研究了组合导航系统故障检测算法。阐述了GA-BP神经网络模型,研究了该模型的算法流程和相关技术,提出了仿真数据生成方法,设计了仿真试验,仿真表明该故障检测算法能准确识别组合导航系统的故障。（3）研究了组合导航系统信息融合算法。选取并研究了集中式Kalman滤波算法,设计了仿真试验。仿真表明相比于INS/GNSS组合导航系统,本文研究的INS/GNSS/CNS组合导航系统不仅姿态误差只有后者的15.2%左右,位置精度也在正常工作时提升10%左右,在GNSS发生故障时仍能在1小时内保持在300m以内,仿真验证了信息融合算法的性能。（4）设计了仿真试验和基于组合导航半实物仿真系统的实验,验证了系统整体的性能,表明INS/GNSS/CNS组合导航系统及其算法能提升极地飞行的导航保障能力。
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