本文選題：求積分卡爾曼濾波　切入點(diǎn)：捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)　出處：《東南大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2014年02期

【摘要】：為了改善大方位角初始對(duì)準(zhǔn)精度和縮短收斂時(shí)間,在SINS動(dòng)基座初始對(duì)準(zhǔn)中引入了簡(jiǎn)化的Gauss-Hermite求積分卡爾曼濾波(QKF)方法.首先分析了Gauss-Hermite求積分中的單變量Gauss點(diǎn)及其系數(shù)配置方法,然后采用直接張量積法將單變量配置擴(kuò)展后得到多變量Gauss點(diǎn)及其系數(shù)配置方法,給出了簡(jiǎn)化的QKF濾波算法.最后通過數(shù)學(xué)仿真分析比較了單變量積分點(diǎn)數(shù)為3的QKF(3點(diǎn)QKF)與比例對(duì)稱采樣UKF的對(duì)準(zhǔn)性能,以及單變量積分點(diǎn)數(shù)取不同值(3,5和7)對(duì)QKF濾波性能的影響.結(jié)果表明:在動(dòng)基座SINS大方位角初始對(duì)準(zhǔn)中,3點(diǎn)QKF的對(duì)準(zhǔn)精度遠(yuǎn)高于UKF的精度,方位角估計(jì)收斂速度也快于UKF,并且隨著單變量Gauss積分點(diǎn)數(shù)的增加,QKF對(duì)準(zhǔn)精度會(huì)進(jìn)一步提高.
[Abstract]:In order to improve the accuracy of the initial alignment of large azimuth and shorten the convergence time, the simplified Gauss-Hermite integral Kalman filter (QKF) method is introduced into the initial alignment of the SINS moving base. Firstly, the single-variable Gauss points and the collocation of their coefficients in the Gauss-Hermite integral are analyzed. Then the multivariable Gauss point and its coefficient collocation method are obtained by extending the single variable configuration with direct tensor product method. A simplified QKF filter algorithm is presented. Finally, the alignment performance of QKF(3 point QKF with single variable integral point 3 and proportional symmetric sampling UKF is analyzed and compared by mathematical simulation. As well as the influence of the single variable integral points on QKF filtering performance. The results show that the alignment accuracy of QKF at 3 points in the initial alignment of SINS with large azimuth angle is much higher than that of UKF, and the accuracy of QKF is much higher than that of UKF in the initial alignment of SINS with large azimuth angle of moving pedestal. The convergence rate of azimuth estimation is also faster than that of UKF, and the accuracy of QKF alignment will be further improved with the increase of single variable Gauss integral points.
【作者單位】： 東南大學(xué)儀器科學(xué)與工程學(xué)院;三峽大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61374215)
【分類號(hào)】：TN966

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本文編號(hào)：1680111