SINS非线性自对准中的强跟踪UKF算法设计

摘要/Abstract

摘要：

摘要：为了实现噪声不确定和干扰环境下捷联惯导系统（SINS）的快速初始对准，结合无迹卡尔曼滤波（UKF），从强跟踪滤波2个条件出发，提出了一种新的强跟踪UKF算法.该算法充分利用了SINS非线性自对准滤波模型的特点，简化了强跟踪UKF的步骤，很大程度上减小了计算量，提高了算法的实时性.在给出算法流程的同时给出了该强跟踪UKF成立的证明，并根据强跟踪滤波充分条件给出了次优渐消因子求解过程，分析了算法的优越性.最后, 通过SINS大方位失准角初始对准仿真和车载试验结果证明了新的强跟踪UKF算法的正确性和优越性.

关键词: 捷联惯导系统, 初始对准, 非线性, 强跟踪, 无迹卡尔曼滤波

Abstract:

Abstract： In order to realize fast initial alignment of the strapdown initial navigation system (SINS) in a complex circumstance, a new strong tracking unscented Kalman filter (UKF) was proposed with strict derivation based on the UKF and the two conditions of the strong tracking filter. As this algorithm took full advantage of characteristics of SINS nonlinear selfalignment, the steps of the strong tracking UKF were simplified so that the calculation was reduced significantly and the realtime performance of the algorithm was improved. The steps of the algorithm were given with proofs. The superiority of the strong tracking UKF was analyzed after the process to calculate the suboptimal fading factor given. The simulation and test of the initial alignment of large azimuth misalignment SINS based on this new algorithm show the validity and superiority of the new strong tracking UKF.
Key words：

Key words: strap-down initial navigation system(SINS), initial alignment, nonlinearity, strong tracking, unscented Kalman filter

中图分类号:

V 249.32

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