【摘 要】
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针对小型无人机对导航系统的高精度和低成本的要求,设计了基于ARM7处理器的MIMU/GPS组合导航算法。该算法选用7维状态向量和4维观测量作为松组合kalman滤波模型。为克服低阶
【机 构】
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北京航空航天大学飞行控制一体化技术重点实验室;
【基金项目】
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航空基础科学基金项目资助(项目编号:20090818004,20100851018);重点实验室基金项目
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针对小型无人机对导航系统的高精度和低成本的要求,设计了基于ARM7处理器的MIMU/GPS组合导航算法。该算法选用7维状态向量和4维观测量作为松组合kalman滤波模型。为克服低阶运动模型、载体的非平稳扰动以及未知工作环境中各类噪声统计参数的未确定性易使常规kalman滤波器发散的缺点,利用预测残差统计量构造滤波自适应因子,实时调节预测状态协方差阵,使历史状态信息的使用效率降低,从而重用现时测量信息,提高滤波精度。通过无人机的实际试飞实验,表明该算法的滤波效果相比常规kalman滤波的精度有较大的提高,满足了无人机导航系统的要求。
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