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在输电线路巡检过程中,经常遇到高海拔、无人区等特殊环境,由此导致的信号阻隔使得GPS/SINS无法保证无人机正常工作。为解决上述问题,本文深入研究桑迪亚惯性地形辅助导航系统(Sandia Integration Terrain Aided Navigation,SITAN),同时为提升算法精度,采用适用于非线性系统的粒子滤波取代卡尔曼滤波,提出数字高程地图自适应尺度下推算法,此外,考虑到实际工程之中,无人机平台使用的惯性器件误差较大,因此在没有GPS的情况下,从硬件的角度出发,对惯性导航系统之中的惯性器件确定性误差进行标定补偿,提高总体导航精度。本文的主要工作:1.对本文的研究背景作深入分析,说明本次研究的必要性,并详细介绍相关理论,即地形匹辅助导航、非线性滤波技术和尺度下推的国内外研究现状;2.简要介绍地形辅助导航中基于地形高度的匹配原理和其子系统构成,对当下经典算法桑迪亚惯性地形辅助导航进行详细研究,以捷联惯导误差方程为基础建立状态模型,通过卡尔曼滤波计算误差参数进行补偿;3.对捷联惯导基本解算原理进行详细研究,建立各传感器和速度、位置、平台角误差模型。且对于惯性器件,即加速度计和陀螺仪进行标定误差,并进行测试与结果分析。同时,对于惯性导航系统进行仿真,比较误差补偿前后的惯性导航信息曲线,验证器件误差标定的有效性;4.为提高SITAN系统精度,引入粒子滤波和自适应尺度下推算法。分析粒子滤波的优势并介绍粒子滤波基本原理;对比分析常用线性插值法,引入小波变换解决双线性插值法导致的边缘锯齿等问题,此外,通过matlab对尺度下推算法进行仿真;5.通过多次试验得出无人机启动时刻的电气参数设定飞行器初始状态,基于无人机真实飞行轨迹,在matlab下进行仿真,对不同算法得出的导航精度进行对比分析。为提高地形辅助导航精度,本文中引入粒子滤波和自适应尺度下推算法,通过仿真可以得到,与单独的惯性导航系统相比,SITAN系统精度均提升了90%以上,基于PF的SITAN经纬度精度为别为35.1m和28.6m,引入双线性插值法之后,经纬度精度分别为19.3m和19.4m,引入小波变换之后,精度达到8.6m和12.1m。