加权最小二乘—卡尔曼滤波算法在动基座对准中的应用

利用卡尔曼滤波算法进行估计需要给定初始状态估计值和初始误差方差阵.通常,初始状态估计值和初始误差方差阵由经验给定,而初始状态估计值和初始误差方差阵的选取影响着卡尔曼滤波的估计精度.文中提出了加权最小二乘-卡尔曼滤波算法,并运用到惯导系统动基座初始对准中,进行了仿真.仿真结果表明,利用加权最小二乘算法可得到更加精确的卡尔曼滤波的初始状态估计值和初始误差方差阵,提高卡尔曼滤波的估计精度,进而提高了初始对准的精度.     

三轴转台静态标定缺失点误差的解决方法

提出了一种三轴转台静态位置标定时部分测点误差缺失的解决方法。首先介绍转台静态角位置标定的测试方法,指出测点被遮挡的原因;然后设计用双自准直仪实现UUT型三轴转台中框与外框的连续标定策略;最后提出用数学插补的方法插值缺失点误差的软补偿方案,并由实践证明,最小二乘拟和插值较线性插值误差更小。     

三种传递对准方法的对比研究

传递对准是动基座对准的一种方法,其有多种匹配方案。文章对比了＂速度＂匹配和＂姿态＂匹配、＂速度＋姿态角＂匹配3种传递对准方案。运用卡尔曼滤波算法,对失准角进行估计,并对估计结果进行比较,分析了3种匹配方案的对准精度及适用性。     

基于H?滤波算法的BP网络在SINS/GPS中的应用

实际系统中存在的各种不确定性和非线性将使估计精度降低、卡尔曼滤波发散。针对这些问题,文章提出了基于H∞滤波算法的BP网络自适应滤波技术,采用H∞滤波算法在线调节BP网络的权值,并应用在SISN/GPS中。仿真结果表明,该网络具有较好的鲁棒性,其精度与H∞滤波算法的精度相当。