【摘 要】
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为了实现微机电系统(micro-electro-mechanical system,MEMS)惯性导航系统的初始对准,即姿态初始化,提出一种基于加速度计与磁强计的姿态初始化方法.首先,推导了该方法计算姿态角的公式,对该方法计算的姿态角进行误差分析.然后,为提高对准精度,对惯性导航系统建立模型,将自适应卡尔曼滤波(adaptive Kalman filter,AKF)算法引入对准过程,在线实时估计量测噪声.最后,在双轴实验转台与MEMS实验板卡上开展实验.实验结果表明,使用所提方法不仅能够获得更高的对准精度
【机 构】
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兰州交通大学自动控制研究所,甘肃兰州730070;兰州交通大学甘肃省高原交通信息工程及控制重点实验室,甘肃兰州730070
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为了实现微机电系统(micro-electro-mechanical system,MEMS)惯性导航系统的初始对准,即姿态初始化,提出一种基于加速度计与磁强计的姿态初始化方法.首先,推导了该方法计算姿态角的公式,对该方法计算的姿态角进行误差分析.然后,为提高对准精度,对惯性导航系统建立模型,将自适应卡尔曼滤波(adaptive Kalman filter,AKF)算法引入对准过程,在线实时估计量测噪声.最后,在双轴实验转台与MEMS实验板卡上开展实验.实验结果表明,使用所提方法不仅能够获得更高的对准精度,而且可以使系统的抗干扰能力得到提高.这为后续系统进行姿态解算与惯性导航提供了有力支撑.
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