简介:针对传统基于g信息的粗对准的捷联惯导系统中,受传感器噪声的影响,存在效视运动无法提取和双向量共线的缺点,提出了一种基于改良Kalman滤波的参数辨识粗对准方法。该方法通过构建视在重力在初始载体系中的映射模型,利用改良Kalman滤波进行模型参数辨识,然后通过识别参数重新构建视在重力在初始载体系中的映射,解决了由于传感器噪声导致有效视运动无法正常提取的缺点。利用识别参数具有随估计次数增多得到优化的特点,构造初始时刻和最终时刻向量,避免双向量共线问题。利用改良Kalman滤波算法的自适应特点,优化参数识别精度与速度。转台实验表明,采用改良Kalman滤波方法航向对准精度为-0.0414°,标准差为0.041°,而传统RLS方法得到的航向精度为-0.0738°,标准差为0.128°。由此可知,本文提出的方法性能更优。
简介:捷联惯导系统的初始对准精度受加速度计零偏和陀螺漂移的限制。为减小对准误差,引入等效转动矢量对二位置对准方法进行了研究。通过对捷联惯导系统的静基座误差方程作Lyapunov变换,得到转动过程中加速度计零偏和陀螺漂移误差的传播方程。当系统由第一位置转到第二位置时,利用等效转动矢量的方法得到方程的状态转移矩阵,并由第一位置对准的约束条件推导出加速度计零偏和陀螺漂移的解析解。当二位置对准采用绕方位轴转动时,分析解的稳定性得出最优转动角度是180°。