【摘 要】
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基于大方位失准角条件下捷联惯导系统误差模型的非线性特点,采用非线性滤波方法进行初始对准。扩展卡尔曼滤波存在精度低,且需要计算雅可比矩阵等不足,而中心差分卡尔曼滤波
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基于大方位失准角条件下捷联惯导系统误差模型的非线性特点,采用非线性滤波方法进行初始对准。扩展卡尔曼滤波存在精度低,且需要计算雅可比矩阵等不足,而中心差分卡尔曼滤波在递推过程中具有计算量大,数值不稳定等缺点。针对上述问题采用了一种改进的中心差分滤波算法——平方根中心差分卡尔曼滤波。仿真结果表明,与扩展卡尔曼滤波相比,平方根中心差分卡尔曼滤波对方位失准角的对准精度由24.5′提高到5.83′,并且避免了计算雅可比矩阵带来的不便;与中心差分滤波相比,平方根中心差分卡尔曼滤波在保证滤波精度的同时,降低了滤波的计算量,提高了滤波的数值稳定性。
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