【摘 要】
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对于应用到微小型无人直升机上的低成本捷联惯导（SINS）／GPS组合导航系统来说，SINS哕角误差模型在描述低精度惯性器件误差时对误差项的忽略，使其无法满足SINS误差估计的要求．为了克
【机 构】
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中国科学院自动化研究所复杂系统与智能科学重点实验室
【基金项目】
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国家863计划资助项目（2006AA042219,2006AA042258）,黑龙江省机器人技术重点实验室开放研究课题资助项目（RI-2007-01）.
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对于应用到微小型无人直升机上的低成本捷联惯导（SINS）／GPS组合导航系统来说，SINS哕角误差模型在描述低精度惯性器件误差时对误差项的忽略，使其无法满足SINS误差估计的要求．为了克服ψ角误差模型的不足，本文建立了基于四元数的SINS非线性误差模型．该误差模型无需对失准角进行小角度假设．为了对组合导航系统中的SINS误差进行估计，提出一种序贯Unscented卡尔曼滤波方法．该滤波方法对观测向量进行序贯处理以降低算法的计算量．仿真结果表明，该滤波方法能有效提高低成本SINS／GPS组合导航系统的性能．
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