【摘 要】
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经典Kalman滤波器不适用于大失准角情况下的传递对准，故只能采用非线性滤波器进行失准角的次优估计，其工程实现效果无法满足惯性姿态系统对姿态精度的要求。针对上述问题，提出了动态解析对准与传递对准相结合的大失准角传递对准算法，设计了“速度 角速度”匹配的传递对准滤波模型。该算法利用动态解析对准算法完成大失准角的初步补偿，解决传递对准非线性误差模型无法进行线性化的问题。基于Kalman滤波最优估计理论，设计FIR低通滤波器完成观测信息去噪滤波，实现姿态失准角的最优估计补偿，以达到惯性姿态系统大失准角条件下快速
【机 构】
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中国人民解放军92941部队,辽宁葫芦岛125001
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经典Kalman滤波器不适用于大失准角情况下的传递对准，故只能采用非线性滤波器进行失准角的次优估计，其工程实现效果无法满足惯性姿态系统对姿态精度的要求。针对上述问题，提出了动态解析对准与传递对准相结合的大失准角传递对准算法，设计了“速度 角速度”匹配的传递对准滤波模型。该算法利用动态解析对准算法完成大失准角的初步补偿，解决传递对准非线性误差模型无法进行线性化的问题。基于Kalman滤波最优估计理论，设计FIR低通滤波器完成观测信息去噪滤波，实现姿态失准角的最优估计补偿，以达到惯性姿态系统大失准角条件下快速精确传递对准的目的。试验结果表明，在大失准角条件下，惯性姿态系统可在50 s内完成方位精度为3′、水平姿态精度为1′的初始对准。
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