《组合导航课程设计》课程教学大纲
课程代码：1300791课程负责人：朱智勤、牛小骥
课程中文名称：组合导航课程设计
课程英文名称：Practice of Integration Navigation
课程类别：专业必修
课程学分数：1
课程学时数：2周
授课对象：导航工程
本课程的前导课程：惯性导航原理、卫星导航原理、最优估计、组合导航、matlab或C语
言程序设计
一、教学目的
通过组合导航系统的设计和测试验证实践，深入理解组合导航原理，掌握组合导航算法设计和性能分析与优化方法，积累组合导航系统设计实践经验。
二、教学要求
熟悉组合导航系统动态测试方法和流程；了解和掌握组合导航算法设计流程和Kalman滤波器参数优化；熟悉商用组合导航计算软件的使用；掌握组合导航系统性能分析与评价方法。
三、课程内容与学时分配
1、本课程设计包含如下内容：
（1）、组合导航系统的动态实验；
（2）、组合导航算法（松组合）编程实现与算法优化；
（3）、商用组合导航计算软件的使用；
（4）、组合导航数据处理结果的分析和评价。
2、动态实验具体安排如下：
在校园里利用移动平台做组合导航系统测试：
（1）、被测系统为现有组合导航系统（SPAN-FSAS，GI-300，SPAN-CPT，GI-1000，MTi-G等）；或者为带有惯性传感器和GPS功能的智能手机（如iPhone4，三星Galaxy Note），配以能够采集记录传感器数据的第三方应用软件；
（2）、沿预先精确测定好的轨迹进行运动，在特征点上停留；
（3）、测试过程包括：静态初始对准，动态初始对准（S型轨迹），动态测试（含加减速，转弯，停车等），结束前的动态运动（S型轨迹），静止。
3、实验组织方式：
（1）、被测IMU包括SPAN-FSAS，GI300，SPAN-CPT，GI-1000，MTi-G等，由学生抽签决定。
（2）、将学生分为每组3-5人，共同完成实验，分别撰写实验报告。
（3）、如果在实验后发现数据有问题，可提供一次机会重做实验。
4、组合导航算法的程序设计实践具体安排如下：
（1）、教师提供一些基本算法模块（如矩阵库、姿态表达形式的互相转化、INS Mechanization、标准Kalman滤波算法等），以及一些必要的辅助功能模块；
（2）、由学生以组为单位编写GPS/INS组合导航算法程序，对动态实验采集的GPS定位数据和IMU原始数据进行组合解算；
（3）、在GPS/INS组合的基础上增加Non-holonomic约束和ZUPT修正；
(4)、人工设定若干GPS数据中断，考察INS的位置漂移，以评价组合系统的本质性能并做Kalman滤波器参数优化。
(5)、将结果与成熟的商业软件计算结果对比，检查其正确性。
5、组合导航系统性能分析与评价的具体要求如下：
（1）、以“GPS/INS”，“GPS/INS + ZUPT + Non-holonomic”两种模式处理动态实验采集的数据，考察其位置、速度、和姿态误差，列表统计，并做对比以考察约束信息起到的改善作用；
（2）、人工设定若干GPS数据中断，考察上述两种模式下的位置漂移，列表统计，并做对比以考察约束信息起到的改善作用；
（3）、整理完成实验报告。
课程内容与学时分配表
| 内 容 | 学 时 |
| 数据采集准备 / 算法设计讲解 | 1天 |
| 移动平台组合导航系统测试 / 算法编程实践 | 2天 |
| 数据处理和分析 | 2天 |
教 材：组合导航课程设计讲义（自编）
参考书：
[1] 《卡尔曼滤波与组合导航原理》，西北工业大学出版社，秦永元、张洪钺、汪叔华编著，1998年；
[2] Stochastic Models, Estimation, and Control, Vol 1, Academic Press Inc, Peter Maybeck, 1979；
[3] GPS/INS组合导航定位及其应用，国防科技大学出版社，董绪荣，1998。
五、考核方式
采取考察方式。
每组独立完成并提交组合导航程序1套，教师根据其正确性、设计合理性打分；（占总成绩40%）
以动态实验及其数据处理结果为内容撰写实验报告1份，每个人分别提交，占总成绩60%，其中小组平均成绩和个人成绩各占一半）
注：为避免各组互相抄袭，各组用不同的惯导系统和实验数据；运算结果以成熟导航软件结果为准。