基于simulink实现无人机导航系统

文章介绍了无人机导航系统的关键组成部分,包括惯性测量单元(IMU)、全球卫星导航系统(GNSS)、环境感知传感器以及高级导航算法。还提到了MATLAB仿真的作用,用于展示和分析无人机的角速度和角度数据。此外,文中提及了传感器融合技术如EKF和UKF,以提高导航精度,并讨论了系统设计时需考虑的因素。

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⛄ 内容介绍

无人机导航系统是指用于实现无人机飞行导航、位置定位和路径规划的集成系统。它通常由以下几个组件构成:

  1. 惯性测量单元(IMU,Inertial Measurement Unit):IMU是一个关键组件,包含陀螺仪和加速度计,用于测量无人机的角速度和加速度。通过积分这些测量值,姿态和运动状态。

  2. 全球卫星导航系统(GNSS):GNSS,如GPS(全球定位系统),提供全球范围内的定位和时间信息。通过接收卫星发射的信号,无人机可以确定自身的地理位置和高度。

  3. 环境感知传感器:环境感知传感器,如距离传感器、红外传感器、摄像头等,在无人机飞行中提供的感知和识别,以避免碰撞、障碍物识别和环境感知等。

  4. 高级导航算法和导航控制器:基于从传感器获取的数据,高级导航算法负责处理数据并进行位置估计、路径规划和航迹跟踪等任务。导航控制器则根据算法的输,实时调节无人机的控制信,确保精确的飞行和导航。

  5. 数据链路和地面站:数据链路负责传输信息,如遥测数据、图像传输和控制命令。地面站接收和处理这些数据,以进行监视、控制和任务规划。

  6. 可选的辅助导航系统:某些无人机导航系统可能还包括传感器融合技术,如扩展卡尔曼滤波(EKF)或无迹卡尔曼滤波(UKF),以融合来自多个传感器的测量结果,提高导航估计精度航系统的设计取决于无人机的应用需求。一些应用需要精确的GPS定位,而另一些则可能需要更先进的传感器和算法来在无GPS环境下进行导航。因此,在设计和选择无人机导航系统时,需要考虑飞行要求、成本、可靠性、重量限制和目标应用等因素。

⛄ 部分代码

function out1 = UAVOrientationPlot(NameUAV, out)% Функция, предназначенная для построения графиков угловой ориентации и показаний ДУСов БпЛА% и сохранение результатов в файл .fig.% Запуск после окончания моделирования модели% UAVIntegratedNavigationSystem.slx% NameUAV - строка с названием БпЛА.%% Размер шрифта по осям %%set(0,'DefaultAxesFontSize', 12);%% Построение графиков угла крена БпЛА %%fig1=figure;plot(out.Roll_Complex.time,out.Roll_Complex.data);hold on;plot(out.Roll_GNSS.time,out.Roll_GNSS.data);hold on;plot(out.Roll_INS.time,out.Roll_INS.data);grid on;title('Угол крена БпЛА' + " " + string(NameUAV),'FontSize',16);legend('Угол Крена - Комплексное решение',...       'Угол Крена - Навигационное решение по СНС',...       'Угол Крена - Навигационное решение по ИНС',...       'FontSize', 12, 'Location','northwest');xlabel('Время, сек', 'FontSize', 12);ylabel('Угол Крена, град', 'FontSize', 12);saveas(fig1, "Угол Крена БпЛА"  + " " + string(NameUAV) + " " + ".fig");close;%% Построение графиков угла курса БпЛА %%fig1=figure;plot(out.Yaw_Complex.time,out.Yaw_Complex.data);hold on;plot(out.Yaw_GNSS.time,out.Yaw_GNSS.data);hold on;plot(out.Yaw_INS.time,out.Yaw_INS.data);grid on;title('Угол курса БпЛА' + " " + string(NameUAV),'FontSize',16);legend('Угол Курса - Комплексное решение',...       'Угол Курса - Навигационное решение по СНС',...       'Угол Курса - Навигационное решение по ИНС',...       'FontSize', 12, 'Location','northwest');xlabel('Время, сек', 'FontSize', 12);ylabel('Угол Курса, град', 'FontSize', 12);saveas(fig1, "Угол Курса БпЛА"  + " " + string(NameUAV) + " " + ".fig");close;%% Построение графиков угла тангажа БпЛА %%fig1=figure;plot(out.Pitch_Complex.time,out.Pitch_Complex.data);hold on;plot(out.Pitch_GNSS.time,out.Pitch_GNSS.data);hold on;plot(out.Pitch_INS.time,out.Pitch_INS.data);grid on;title('Угол тангажа БпЛА' + " " + string(NameUAV),'FontSize',16);legend('Угол Тангажа - Комплексное решение',...       'Угол Тангажа - Навигационное решение по СНС',...       'Угол Тангажа - Навигационное решение по ИНС',...       'FontSize', 12, 'Location','northwest');xlabel('Время, сек', 'FontSize', 12);ylabel('Угол Тангажа, град', 'FontSize', 12);saveas(fig1, "Угол Тангажа БпЛА" + " " + string(NameUAV) + " " + ".fig");close;%% Построение графиков показаний ДУСов БпЛА %%fig1=figure;plot(out.AngleVelBF_X.time,out.AngleVelBF_X.data);hold on;plot(out.AngleVelBF_Y.time,out.AngleVelBF_Y.data);hold on;plot(out.AngleVelBF_Z.time,out.AngleVelBF_Z.data);grid on;title('Угловые скорости БпЛА' + " " + string(NameUAV) + " " + '(Связ. С.К.)','FontSize',16);legend('Угловая скорость БпЛА по оси OX',...       'Угловая скорость БпЛА по оси OY',...       'Угловая скорость БпЛА по оси OZ',...       'FontSize', 12, 'Location','northwest');xlabel('Время, сек', 'FontSize', 12);ylabel('Угловая скорость, град/сек', 'FontSize', 12);saveas(fig1, "Угловые скорости БпЛА" + " " + string(NameUAV) + " " + "(Связ. С.К.)" + ".fig");close;end

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1] 彭惠,熊智,刘建业,等.近空间高超声速飞行器惯性导航系统Simulink仿真研究[J].航天控制, 2012, 30(2):6.DOI:10.3969/j.issn.1006-3242.2012.02.013.

[2] 孟娜娜.高速无人机滑翔轨道导航与控制系统设计[D].大连理工大学,2013.

[3] 齐鑫,彭勤素,李丽娜,等.基于Simulink高精度组合导航系统研究与仿真[J].系统仿真学报, 2009(012):021.

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基于MATLAB的CDMA通信系统仿真-基于MATLAB的CDMA通信系统仿真.rar CDMA通信系统的MATLAB仿真 摘 要:在简要介绍MATLAB语言的基础上,对使用MATLAB语言仿真的CDMA通信系统进行描述。关键词:仿真;码分多址;扩频 1 仿真语言矩阵实验室(MATLAB:Matrix Laboratory)是一种以矩阵运算为基础的交互式的程序语言。与其它计算机语言相比,具有简洁和智能化程度高的特点,而且适应科技专业人员的思维方式和书写习惯,因而用其编程和调试,可以大大提高工作的效率。 目前MATLAB已经成为国际上最流行的软件之一,除了可提供传统的交互式的编程方法之外,还能提供丰富可靠的矩阵运算、图形绘制、数据处理、图像处理和方便的Windows编程工具等。因而出现了各种以MATLAB为基础的工具箱,应用于自动控制、图像信号处理、生物医学工程、语音处理、信号分析、时序分析与建模、优化设计等广泛的领域,表现出了一般高级语言难以比拟的优势。较为常见的MATLAB工具箱有:控制系统工具箱、系统辩识工具箱、多变量频率设计工具箱、分析与综合工具箱、神经网络工具箱、最优化工具箱、信号处理工具箱、模糊推理系统工具箱,以及通信工具箱等。在MATLAB通信工具箱中有SLMULINK仿真模块和MATLAB函数,形成一个运算函数和仿真模块的集合体,用来进行通信领域的研究、开发、系统设计和仿真。通信工具箱中的模块可供直接使用,并允许修改,使用起来十分方便,因而完全可以满足使用者设计和运算的需要。 MATLAB通信工具箱中的系统仿真,分为用SIMULINK模块框图进行仿真和用MATLAB函数进行的仿真两种。在用SIMULINK模块框图的仿真中,每个模块,在每个时间步长上执行一次,就是说,所有的模块在每个时间步长上同时执行。这种仿真被称为时间流的仿真。而在用MATLAB函数的仿真中,函数按照数据流的顺序依次执行,意味着所处理的数据,首先要经过一个运算阶段,然后再激活下一个阶段,这种仿真被称为数据流仿真。某些特定的应用会要求采用两种仿真方式中的一种,但无论是哪种,仿真的结果是相同的。 下面即对使用M-ATLAB语言仿真CDMA通信系统进行描述。 2 仿真框图 CDMA是指在各发送端使用不相同、相互(准)正交的地址码调制所传送的信息,而在接收端在利用码型的(准)正交性,通过相关检测,从混合信号中选出相应的信号的一种技术。实现CDMA的理论基础是扩频通信,即在发送端将待发送的数据用伪随机码进行调制,实现频谱扩展,然后进行传输,而在接收端则采用同样的编码进行解扩及相关处理,恢复原始的数据信息。扩频通信有直接序列(DS)、跳频(FH)、线性调频(chirp)、跳时(TH)等方式。采用扩频通信的优点很多,如抗干扰、抗噪声、抗多径衰落的能力强,能在低功率谱密度下工作,保密性好,可多址复用和任意选址及进行高度测量等等。因此,扩频通信作为新型的通信技术,已引起人们的特别关注,得到了迅速的发展和广泛的应用。以美国Quacomm公司为首推出的IS-95CDMA移动通信系统,以W-CDMA、CDMA2000、TD-SCD-MA为主流的第三代移动通信系统的标准化建设等,不仅确立了CDMA系统在移动通信中的稳固地位,也把扩频CDMA系统的研究、应用和发展推向了新的阶段。 本文讨论的CDMA通信系统的仿真,采用的是直扩方式,信息调制采用的是DPSK调制方式,伪随机码采用的是31位GOLD序列,仿真框图如图1所示。 matlab_dsp.JPG 更多内容,请看附件!
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