本文關(guān)鍵詞： 大方位失準(zhǔn)角 初始對準(zhǔn) 強跟蹤 卡爾曼濾波 無跡卡爾曼濾波 漸消因子　出處：《航空學(xué)報》2014年01期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對現(xiàn)有的強跟蹤無跡卡爾曼濾波(UKF)算法存在理論依據(jù)不足和濾波性能欠佳等問題,從正交性原理出發(fā),通過嚴(yán)謹(jǐn)?shù)耐茖?dǎo)得到強跟蹤UKF成立的充分條件,在此基礎(chǔ)上提出一種改進(jìn)的強跟蹤UKF算法。該算法無需求解雅可比矩陣且計算量較小,漸消因子的作用位置以及求解公式均不同于原始的強跟蹤濾波器。給出了該算法的流程和漸消因子的求解方法,證明了該算法滿足強跟蹤濾波器的充分條件,并分析了其漸消因子的作用機理。進(jìn)行了捷聯(lián)慣性導(dǎo)航系統(tǒng)(SINS)大方位失準(zhǔn)角初始對準(zhǔn)仿真,結(jié)果驗證了所提強跟蹤UKF算法的正確性和有效性。
[Abstract]:In view of the problems existing in the existing strong tracking unscented Kalman filter (UKF) algorithms, such as insufficient theoretical basis and poor filtering performance, the sufficient conditions for the strong tracking UKF to hold are obtained by rigorous derivation from the principle of orthogonality. On this basis, an improved strong tracking UKF algorithm is proposed, which does not need to solve Jacobian matrix and requires less computation. The working position and solution formula of the fading factor are different from those of the original strong tracking filter. The flow chart of the algorithm and the solution method of the fading factor are given, and it is proved that the algorithm satisfies the sufficient conditions of the strong tracking filter. The mechanism of the fading factor is analyzed. The simulation of the initial alignment of sins with large azimuth misalignment is carried out. The results show that the proposed strong tracking UKF algorithm is correct and effective.
【作者單位】： 北京理工大學(xué)自動化學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61153002)~~
【分類號】：TN967

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1517565