J4 ›› 2013, Vol. 31 ›› Issue (2): 196-202.
贾鹤鸣1, 宋文龙1, 牟宏伟2, 车延庭3
JIA He-ming1, SONG Wen-long1, MU Hong-wei2, CHE Yan-ting3
摘要:
针对捷联惯导系统(SINS: Strapdown Inertial Navigation System)误差模型在大方位失准角条件下非线性的特点, 对非线性滤波算法的研究具有十分重要的意义。扩展卡尔曼滤波(EKF: Extended Kalman Filter)精度低, 而且需要计算复杂的雅可比(Jacobian)矩阵; 而中心差分卡尔曼滤波(CDKF: Central Difference Kalman Filter)虽然精度稍高, 但计算量大, 且算法不稳定。为克服以上不足, 提出了迭代测量更新的平方根中心差分卡尔曼滤波(ISRCDKF: Iterative Square Root Central Difference Kalman Filter)算法, 并应用于SINS大方位初始对准中。通过滤波仿真, 进一步表明了ISRCDKF算法不仅具有更高的精度和收敛性, 同时具有较强的数值稳定性。
中图分类号: