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摘要:
为了提高模型不准确、大扰动等情况下MIMU/BDS组合导航精度,提出了平滑变结构-卡尔曼组合滤波的信息融合方法.介绍了坐标转换方法,建立了组合导航系统的状态空间方程和观测方程.为了防止老旧观测数据引起算法发散,在卡尔曼滤波算法中融入随残差自适应变化的渐消因子,从而构造了自适应卡尔曼滤波算法.将卡尔曼滤波的精度优势与平滑变结构滤波的鲁棒性优势融合,提出了平滑变结构-卡尔曼组合滤波算法.经仿真验证,在模型不准确、大扰动等情况下,组合算法的位置融合误差和速度融合误差均小于卡尔曼滤波和自适应卡尔曼滤波算法;经跑车试验验证,在卫星遮挡情况下,组合导航系统的位置融合精度和速度融合精度仍然较高,实现了卫星可观数量不足情况下的精确导航.
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文献信息
篇名 基于平滑变结构-卡尔曼滤波的MIMU/BDS组合导航技术
来源期刊 航空兵器 学科
关键词 MIMU/BDS组合导航 模型不准确 自适应渐消因子 平滑变结构滤波 组合滤波算法
年,卷(期) 2021,(3) 所属期刊栏目 航空武器技术|Aviation Weapon Technology
研究方向 页码范围 51-58
页数 8页 分类号 TJ765|V448
字数 语种 中文
DOI 10.12132/ISSN.1673-5048.2020.0218
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研究主题发展历程
节点文献
MIMU/BDS组合导航
模型不准确
自适应渐消因子
平滑变结构滤波
组合滤波算法
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航空兵器
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