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针对系统模型和统计信息不能精确已知的条件下Kalman滤波无法给出最优解这一问题,单一渐消因子Kalman滤波算法对于简单的系统是有效的,但是对于复杂的多变量系统,仅仅利用单个的渐消因子是不够的。本文提出了一种多渐消因子滤波算法,通过利用开窗法计算新息序列协方差的无偏估计获得渐消因子矩阵。利用渐消因子矩阵调节一步预测均方误差矩阵k|k1P,对不同的滤波通道提供不同的渐消速率。将该方法应用于SINS的初始对准中,仿真和试验结果表明:当真实系统噪声统计特性同设定参数不一致时,对准精度明显高于其他滤波算法。其对不确定性噪声具有较低的敏感度,对系统参数具有较好的滤波效果。因而,在实际应用中具有重要的参考价值。 相似文献
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初始对准是惯性导航的关键技术之一,对准结果会直接影响系统的导航精度.针对光纤陀螺惯导系统,缩短对准时间、提高系统对准精度等技术难点,开展了高精度光纤惯导系统连续旋转对准技术研究,深入分析了常值陀螺漂移、随时间变化的陀螺漂移、陀螺标度因数常值误差、陀螺标度因数不对称误差、陀螺安装误差、陀螺随机游走等误差项对系统对准精度的影响,对比了现有旋转方案的优点与不足,提出了一种改进的单轴二位置旋转方案.试验结果表明,在采用该旋转方案的情况下,对准时间8min方位角对准精度可达到30"(1σ),具有重要的工程应用价值. 相似文献
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