【摘要】：在基于卡爾曼濾波的捷聯(lián)慣導初始對準中,由于噪聲協(xié)方差矩陣無法精確確定,濾波過程中狀態(tài)估計協(xié)方差矩陣的數(shù)值穩(wěn)定性不好,容易導致濾波精度降低和狀態(tài)估計協(xié)方差矩陣失去對稱正定性,甚至濾波發(fā)散。針對這一問題,提出將UD分解自適應卡爾曼濾波應用到捷聯(lián)慣導初始對準問題中。新算法采用協(xié)方差匹配法,實時估計并調(diào)整噪聲協(xié)方差矩陣,對狀態(tài)協(xié)方差矩陣的分解矩陣更新,保證協(xié)方差矩陣的對稱正定性。仿真結(jié)果表明,相比標準卡爾曼濾波,UD分解自適應濾波算法數(shù)值穩(wěn)定性好,具有噪聲自適應能力,在先驗量測噪聲協(xié)方差矩陣存在誤差的情況下,新算法能縮短初始對準的時間。
[Abstract]:In the initial alignment of sins based on Kalman filter, because the noise covariance matrix can not be determined accurately, the numerical stability of the state estimation covariance matrix is not good. It is easy to reduce the filtering accuracy and lose the symmetric positive definiteness of the state estimation covariance matrix, even the filtering divergence. To solve this problem, the UD decomposition adaptive Kalman filter is applied to the initial alignment of sins. The new algorithm uses covariance matching method to estimate and adjust the noise covariance matrix in real time. The decomposition matrix of the state covariance matrix is updated to ensure the symmetric positive definiteness of the covariance matrix. The simulation results show that compared with the standard Kalman filter UD decomposition adaptive filtering algorithm, it has better numerical stability and noise adaptive ability. When the prior measurement noise covariance matrix error exists, The new algorithm can shorten the time of initial alignment.
【作者單位】： 北京計算機技術(shù)及應用研究所;
【分類號】：TN966

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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3 李e，

本文編號：2142099