【摘 要】
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针对大方位失准角捷联惯性导航系统误差模型非线性的特点，利用基于迭代测量更新的中心差分卡尔曼滤波（iterated central difference Kalman filter，ICDKF）方法进行初始对准。与传
【机 构】
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哈尔滨工程大学自动化学院,东北林业大学机电工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金（60674087）资助课题
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针对大方位失准角捷联惯性导航系统误差模型非线性的特点，利用基于迭代测量更新的中心差分卡尔曼滤波（iterated central difference Kalman filter，ICDKF）方法进行初始对准。与传统的非线性扩展卡尔曼滤波相比，ICDKF不仅能够提高滤波精度，而且不需要模型的具体解析形式，避免了复杂的雅可比矩阵的推导；同时ICDKF通过迭代测量更新，提高了目前存在的中心差分卡尔曼滤波的估计精度。仿真结果进一步表明ICDKF算法的可行性与优越性，能够满足初始对准的要求。
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