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1.
传统的扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman filter, EKF)算法应用于未来高超、空天飞行器的组合导航系统时,因其模型线性化展开会导致模型不准确,从而引起导航精度下降;采用蒙特卡洛方法来实现递推贝叶斯估计问题的粒子滤波(Particle filter,PF)算法能有效避免引入线性化误差,具有一定的优势。据此,针对高超、空天飞行器在发射过程中通常需要直接获得发射惯性系下的高精度导航参数的需求,提高发射惯性系下弹载组合导航系统滤波算法的精确性就尤为重要,PF滤波算法无需对非线性系统进行线性化展开即可直接实现对非线性系统的状态误差估计。为此,本文将PF滤波算法引入空天飞行器SINS/GPS/CNS多信息融合组合导航系统,设计了发射系下基于联邦滤波器的PF滤波算法,实现了对组合导航系统状态参数的直接建模估计。算法仿真结果表明,相较于发射系下SINS/GPS/CNS组合导航系统联邦EKF滤波算法,PF滤波算法有效提高了组合导航系统滤波精度。  相似文献   
2.
由于飞行器动态模型航迹生成算法与惯性导航系统算法原理存在差异,无法直接仿真分析惯性传感器不同误差特性对惯性导航系统动态性能的影响.基于飞行器动态模型航迹数据,提出一种捷联惯性导航系统高精度动态仿真实现方法,设计了惯导参数动态计算误差并行补偿方案,实现了对导航系统动态仿真过程中导航参数计算误差的有效分离.在搭建的仿真平台上,有效验证了所提出仿真方法的性能,为实际惯性传感器选型和指标选择提供支撑.  相似文献   
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