基于边缘采样UKF滤波的捷联惯导初始对准方法

发布时间：2018-08-02 20:55

【摘要】：设计了基于四元数的捷联惯导非线性初始对准模型,同时指出该模型仅仅是姿态误差四元数和速度误差的非线性函数,而对于惯性器件误差而言则是线性的。针对该模型的部分线性特性,设计了基于边缘采样的UKF滤波算法,该算法仅对状态量中的非线性子集进行采样,因此对于部分线性模型而言,该算法在不损失滤波精度的前提下能够有效降低算法计算量。仿真及车载实测数据实验表明所研究的初始对准模型和相应的滤波算法是有效的,而且较传统方法具有明显的计算量方面的优势;在达到相同对准精度的前提下,所设计算法的计算量较传统算法降低了52%。
[Abstract]:The nonlinear initial alignment model of sins based on quaternion is designed, and it is pointed out that the model is only a nonlinear function of attitude error quaternion and velocity error, but linear for inertial device error. According to the partial linearity of the model, a UKF filter algorithm based on edge sampling is designed. The algorithm only samples the nonlinear subset of the state variables, so for the partial linear model, The algorithm can effectively reduce the computational complexity without losing the filtering accuracy. The simulation and experimental results show that the proposed initial alignment model and the corresponding filtering algorithm are effective, and have obvious advantages over the traditional methods in terms of computational complexity. The computational cost of the proposed algorithm is 52% lower than that of the traditional algorithm.
【作者单位】： 海军工程大学电气工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(61304241,61374206)
【分类号】：TN96

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2160703