發(fā)布時間：2024-12-11 02:34

　　 為了提高船用單軸旋轉(zhuǎn)捷聯(lián)慣性導航系統(tǒng)(RSINS)初始對準的精度和快速性,針對傳統(tǒng)的EKF濾波線性化誤差和單傳感器精度不高的問題,設計了一種基于自適應交互多模(AIMM)算法的SCNS/RSINS緊組合對準方法。該算法將自適應濾波器與交互多模型相結合,利用了兩個合理構建狀態(tài)模型和量測模型的平行濾波來實現(xiàn)對實際模態(tài)的覆蓋:濾波1應用姿態(tài)四元數(shù)算法建立了狀態(tài)方程的模型,量測量為RSINS與SCNS之間的姿態(tài)四元數(shù)誤差;濾波2的根據(jù)SCNS/RSINS的誤差特性構建了狀態(tài)方程模型,量測量為RSINS與SCNS位置和航向誤差,然后應用自適應IMM算法將兩個平行濾波的估計值進行數(shù)據(jù)融合。在某種程度上,因狀態(tài)噪聲和量測噪聲的不確定性,EKF的性能會被降低,而通過模型轉(zhuǎn)換機制,IMM可用于選擇一個合理的模型自動計算器來自適應地調(diào)整對準過程中噪聲的協(xié)方差矩陣,因此該算法可以有效地解決SCNS/RSINS組合導航系統(tǒng)的初始對準問題。仿真結果表明:與EKF算法相比,基于自適應IMM算法的SCNS/RSINS組合對準方法的估計精度和對準快速能力都得到了改善,其中對方位陀螺漂移的估計時間縮短了至少40%。

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本文編號：4016044