检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]北京工业大学电子信息与控制工程学院
出 处:《控制工程》2006年第S2期14-16,20,共4页Control Engineering of China
基 金:国家自然科学基金(60374067)
摘 要:研究了车载捷联惯导在大方位失准角下的静基座自对准。采用Sigma点卡尔曼滤波,根据均值与协方差信息按非线性映射传播的特点,直接利用非线性模型,可以消除EKF存在的需要解析Jacobi矩阵以及将非线性系统线性化后的系统模型误差问题不易调整的弊端,其中的中心差分卡尔曼滤波(CDKF)精度高,且对状态协方差阵不敏感。仿真结果表明,在大方位失准角下采用CDKF进行初始对准,比用传统的EKF更精确且收敛速度更快。A method for the initial alignment of the strap-down inertial navigation system of land vehicle on stationary base is presented.The extended Kalman filter (EKF) is used as the standard technique for the initial alignment of SINS.However,it is based on a sub-optimal im- plementation of the recursive Bayesian estimation framework applying Gaussian random variables.It requires analytic Jacobians.To overcome these shortages,a new extension method of Kalman filters-Sigma point Kalman filters (SPKF) is proposed.Central-difference Kalman filter (CDKF),a precise and robust method belonged to SPKF,is used to the self initial alignment of SINS.Simulation results show that CDKF is superior to the EKF and it is an efficient method in the initial alignment of SINS for land vehicle on stationary base.
关 键 词:车载导航 捷联惯导 自对准 扩展卡尔曼滤波 CDKF
分 类 号:TN966[电子电信—信号与信息处理] U463.67[电子电信—信息与通信工程]
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