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]海军工程大学兵器工程系,湖北武汉430033
出 处:《鱼雷技术》2012年第3期201-205,共5页Torpedo Technology
基 金:部级国防科技预研基金项目(1010602010502)
摘 要:传统的基于线性滤波的误差估计方法常采用基于?角法的捷联惯导系统(SINS)线性误差模型,但当姿态误差角较大时,估计效果不稳定且精度较差。为此,提出了基于无迹卡尔曼滤波(UKF)的误差估计方法。通过建立水下地形匹配辅助导航系统非线性误差模型,以地形匹配和深度压力传感器测量的位置信息和深度作为量测量,设计了扩展状态UKF滤波器,在大姿态误差角下仿真研究了其估计效果。结果表明,在大姿态误差角下,本文所提出的方法可行且具有较好的估计效果,为匹配区内修正捷联惯导系统导航误差提供了参考。Conventional error estimation method based on linear filtering adopts the φangle method-based linear error model of strapdown inertial navigation system (SINS). However, its estimation is unstable and inaccurate when attitude error angle is large. Therefore, we propose a new error estimation method based on unscented Kalman filter(UKF). By building a nonlinear error model of navigation system with underwater terrain matching and taking terrain matching, position and depth measured by depth-pressure sensor as the measured quantities, we design a state-extended UKF for error estimation. Simulation results indicate that our method achieves better navigation error estimation for large attitude error angles.
关 键 词:水下地形匹配 捷联惯导系统 误差估计 误差模型 无迹卡尔曼滤波
分 类 号:TJ630.33[兵器科学与技术—武器系统与运用工程]
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