本文選題：容積卡爾曼濾波 + 慣性導航系統(tǒng)　； 參考：《中國慣性技術(shù)學報》2017年04期

【摘要】：容積卡爾曼濾波(CKF)是常用的慣性導航系統(tǒng)(INS)初始對準算法。針對在模型失配和觀測噪聲干擾情況下常規(guī)容積卡爾曼濾波出現(xiàn)精度下降甚至發(fā)散的問題,提出了一種自適應(yīng)漸消濾波算法,引入多重漸消因子對預測誤差協(xié)方差陣進行調(diào)整。設(shè)計了基于濾波殘差序列統(tǒng)計特性的濾波狀態(tài)x~2檢驗條件,檢測濾波器故障并確定是否引入漸消因子,使?jié)u消因子的引入時機更加合理,有效增強了算法的自適應(yīng)性。仿真試驗表明,新算法可以有效提高初始對準精度及魯棒性。
[Abstract]:Volume Kalman filter (CKF) is a commonly used inertial navigation system (ins) initial alignment algorithm. In order to solve the problem that the accuracy of conventional volumetric Kalman filter decreases or even diverges under the condition of model mismatch and observation noise interference, an adaptive filtering algorithm is proposed, in which multiple fading factors are introduced to adjust the prediction error covariance matrix. Based on the statistical characteristics of filter residuals, the filter state x2 test condition is designed to detect filter faults and determine whether to introduce fading factor, so that the timing of introducing fading factor is more reasonable, and the self-adaptability of the algorithm is effectively enhanced. Simulation results show that the new algorithm can effectively improve the initial alignment accuracy and robustness.
【作者單位】： 海軍工程大學導航工程系;
【基金】：國家自然科學基金(41574069);國家自然科學基金(61503404);國家自然科學基金(41404002)
【分類號】：TN713;TN96

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本文編號：1824636