一种改进的强跟踪UKF算法及其在SINS大方位失准角初始对准中的应用

发布时间：2018-02-17 07:44

本文关键词： 大方位失准角初始对准强跟踪卡尔曼滤波无迹卡尔曼滤波渐消因子　出处：《航空学报》2014年01期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：针对现有的强跟踪无迹卡尔曼滤波(UKF)算法存在理论依据不足和滤波性能欠佳等问题,从正交性原理出发,通过严谨的推导得到强跟踪UKF成立的充分条件,在此基础上提出一种改进的强跟踪UKF算法。该算法无需求解雅可比矩阵且计算量较小,渐消因子的作用位置以及求解公式均不同于原始的强跟踪滤波器。给出了该算法的流程和渐消因子的求解方法,证明了该算法满足强跟踪滤波器的充分条件,并分析了其渐消因子的作用机理。进行了捷联惯性导航系统(SINS)大方位失准角初始对准仿真,结果验证了所提强跟踪UKF算法的正确性和有效性。
[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.
【作者单位】：北京理工大学自动化学院;
【基金】：国家自然科学基金(61153002)~~
【分类号】：TN967

【参考文献】

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【共引文献】

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