針對低成本的慣性導航系統(tǒng)精度不足從而導致姿態(tài)解算容易發(fā)散的問題,提出一種改進Allan方差的自適應(yīng)卡爾曼濾波算法。在濾波之前,先用四元數(shù)改進型PID的互補濾波來融合數(shù)據(jù),以抑制數(shù)據(jù)的波動,同時也加快了運算速率。在對噪聲進行分析時,運用Allan方差的分析方法,并組合高斯牛頓優(yōu)化算法,提高了姿態(tài)解算的精度,能夠?qū)ψ藨B(tài)角實現(xiàn)短時間內(nèi)的穩(wěn)定以及精確的跟蹤。實驗結(jié)果表明,使用自適應(yīng)Sage-Husa算法處理兩種噪聲時比標準卡爾曼濾波算法的精度提高了30%左右。使用改進的Allan方差自適應(yīng)濾波比使用自適應(yīng)Sage-Husa濾波算法精度提高了40%左右,該算法也可用于精確單點定位與偽距定位。

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

圖12 方法3追蹤軌跡

圖11方法2追蹤軌跡圖13方法4追蹤軌跡

圖7 方法2解算姿態(tài)角

圖6方法1解算姿態(tài)角圖8方法3解算姿態(tài)角

圖8 方法3解算姿態(tài)角

圖7方法2解算姿態(tài)角圖9方法4解算姿態(tài)角

圖11 方法2追蹤軌跡

圖10方法1追蹤軌跡圖12方法3追蹤軌跡

本文編號：4033219