【摘 要】
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针对惯性导航系统大失准角初始对准问题,文中建立了一种基于捷联惯导系统的非线性误差模型,并采用标准容积卡尔曼滤波(CKF)进行数据融合。在系统模型噪声不确定情况下,标准的
【机 构】
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昆明理工大学信息工程与自动化学院,云南省矿物管道运输工程技术研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61663017),云南省科技计划重大专项项目(2015ZC005).
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针对惯性导航系统大失准角初始对准问题,文中建立了一种基于捷联惯导系统的非线性误差模型,并采用标准容积卡尔曼滤波(CKF)进行数据融合。在系统模型噪声不确定情况下,标准的CKF可能会出现发散的问题,为解决其发散的问题,采用抗差平方根容积卡尔曼滤波(抗差SRCKF)算法进行滤波,抗差SRCKF算法能够保证数值计算稳定性和消除粗差对CKF滤波器的影响,从而抑制滤波的发散,进一步提高滤波器的稳定性。最后,在静基座下对惯性导航系统大失准角初始对准进行仿真。结论表明,随着失准角的增大,在观测量中存在一次或多次粗差时,
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