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。
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