【摘要】：設計了基于四元數的捷聯(lián)慣導非線性初始對準模型,同時指出該模型僅僅是姿態(tài)誤差四元數和速度誤差的非線性函數,而對于慣性器件誤差而言則是線性的。針對該模型的部分線性特性,設計了基于邊緣采樣的UKF濾波算法,該算法僅對狀態(tài)量中的非線性子集進行采樣,因此對于部分線性模型而言,該算法在不損失濾波精度的前提下能夠有效降低算法計算量。仿真及車載實測數據實驗表明所研究的初始對準模型和相應的濾波算法是有效的,而且較傳統(tǒng)方法具有明顯的計算量方面的優(yōu)勢;在達到相同對準精度的前提下,所設計算法的計算量較傳統(tǒng)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.
【作者單位】： 海軍工程大學電氣工程學院;
【基金】：國家自然科學基金(61304241,61374206)
【分類號】：TN96

【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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本文編號：2160703