慣性導(dǎo)航系統(tǒng)正常工作前需進行初始對準,容積卡爾曼濾波（CKF）是常用的非線性初始對準算法。針對在濾波模型失準和非高斯觀測噪聲干擾情況下常規(guī)CKF出現(xiàn)精度下降甚至發(fā)散的問題,提出了魯棒漸消CKF算法。引入多重漸消因子對觀測噪聲協(xié)方差陣或狀態(tài)預(yù)測協(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)卡方檢驗方法,檢測濾波器狀態(tài)并自主確定漸消因子的引入方式,使?jié)u消因子的引入更加合理。試驗結(jié)果表明,算法在系統(tǒng)建模失準及異常量測噪聲的干擾下能夠保持較強的魯棒性和自適應(yīng)性,其姿態(tài)失準角誤差約為0.01°,航向失準角誤差小于0.1°。 

【文章來源】：儀器儀表學(xué)報. 2020,41(04)北大核心EICSCD

【文章頁數(shù)】：7 頁

【文章目錄】：
0 引 言
1 SINS非線性誤差模型
2 CKF算法
    1)濾波預(yù)測
    2)濾波修正
3 RFCKF
    3.1 FCKF
    3.2 FCKF的魯棒改進
    3.3 濾波異常的判斷
4 試驗驗證
5 結(jié) 論


【參考文獻】：
期刊論文
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博士論文
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