基于改进型卡尔曼滤波的旋转弹姿态测试

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伴随着航空航天导航技术的不断发展,科学技术水品日新月异,不断进步,世界各国对导航系统的设计以及算法的研究逐步成熟。对测试系统的真实性完整性、解算算法的准确性、误差范围的要求也越来越高。由于陀螺传感器的短时间漂移误差较为严重,而相比陀螺传感器,地磁传感器的误差不会随着时间积累、测量不受天气影响,根据课题的需求,选用了地磁传感器与陀螺传感器组合,这样可以弥补劣势融合信息提高精度。本文利用设计的存储测试系统分别采集了模拟运动及实弹信息,并改进算法解算数据,为姿态解算将来的研究,提供了有价值的方法和数据。在认真学习和分析了存储测试的基本原理与方法和测试系统的姿态信息解算算法的知识背景下,进行了以下的工作和研究:(1)根据小型旋转弹姿态存储测试系统的需求,设计了主控芯片为CPLD及AVR单片机测试系统,利用该系统收集和存储传感器的信息。(2)利用BP神经网络统计测试系统的误差规律,根据这些统计结果,训练姿态角的误差模型,利用权值a修正卡尔曼滤波增益,设计出优化了的卡尔曼滤波算法。(3)设计好的测试系统安装到转台上做了试验以及实弹运用,改进后的卡尔曼滤波算法也在模拟试验数据及实测数据上得到了验证。结果表明:旋转弹姿态存储测试系统可以完整真实记录弹体运转过程中传感器采集到的数据,改进型的卡尔曼滤波算法也可以达到解算的精度要求,相比传统的卡尔曼滤波算法提高了弹体姿态信息的解算精度。
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