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卡尔曼滤波因其良好的性能广泛应用于卫星姿态确定中.经典的扩展卡尔曼滤波(EKF)算法在估计姿态坐标系中表示估计误差矢量,由于没有考虑到估计姿态坐标系与真实姿态坐标系之间存在偏差,从而导致姿态估计精度下降.针对这个问题,Andrle M S通过几何变换引入误差一致性表示,在此基础上,提出了几何扩展卡尔曼滤波(GEKF)算法,将姿态误差四元数和陀螺漂移增量通过几何变换进行一致性表示,解决了估计误差矢量表示不一致的问题.本文介绍了误差一致性表示的原理,并将GEKF算法应用于含常值漂移与时间相关漂移的陀螺模型中,仿真实验表明:GEKF算法比MEKF对陀螺漂移的估计更加精确,在滤波精度上取得了明显改善. 相似文献
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陀螺仪漂移数据经过处理后将是一组高度相关的平稳随机时间序列.在对陀螺仪漂移数据建立时间序列AR模型的基础上,考虑到精度与实时性的要求,采用卡尔曼滤波算法对捷联陀螺"模拟漂移"数据进行了处理,并运用基于TI公司的TMS320C32型DSP对算法进行了实验.通过实时考察实验系统算法程序的运行情况可以看出,卡尔曼滤波算法能有效地提高陀螺精度,并且对于实时性要求高而计算量大的卡尔曼滤波算法,应用DSP技术实现具有良好的发展前景. 相似文献
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用四元数状态切换无迹卡尔曼滤波器估计的飞行器姿态 总被引:1,自引:0,他引:1
在较大初始姿态误差角下, 针对捷联惯导/CCD星敏感器(strap-intertial navigation system/CCD star sensor, SINS/CCD)姿态估计系统扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter, EKF)算法精度下降的问题, 提出了基于四元数的状态切换无迹卡尔曼滤波算法. 通过状态实时切换降低了全维无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter, UKF)的维数, 减小了计算复杂度, 提高了系统的实时性. 文中采用基于特征向量求解的代价函数法计算四元数均值避免了UKF算法中四元数规范化的限制; 利用乘性误差四元数表示姿态更新点与估计点之间的距离, 解决了四元数协方差阵奇异性问题. 仿真实验结果表明: 与EKF相比, 该算法在精度上有较大提高; 与全维UKF算法和修正罗德里格斯参数UKF算法相比, 该算法精度相当但估计时间均有不同程度的减少. 相似文献
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研究惯导系统的稳定性问题,其中微惯性测量单元(MIMU)可以为捷联惯导系统提供实时的姿态和航向信息。研究姿态估计提高导航精度,由于陀螺漂移引起姿态误差,单独使用MIMU使姿态精度差。为了克服陀螺误差随时间积累不断增大,无法长时间提供稳定的姿态的缺点,提出采用磁强计修正的卡尔曼滤波四元数姿态估计算法。算法以姿态四元数为状态向量,通过四元数更新方程建立离散滤波状态方程,将加速度计和磁强计输出的六维数据转化为四元数的量测值建立量测方程,有效减少了计算量,补偿陀螺的漂移误差带来的影响。仿真结果表明改进算法提高了捷联惯导系统的精度和稳定性。 相似文献
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针对标准容积卡尔曼滤波(CKF)在组合导航系统模型不确定情况下滤波精度下降甚至发散的问题,将奇异值分解(SVD)与CKF算法相结合,并引入强跟踪滤波(STF)理论,提出一种改进的强跟踪SVD-CKF算法.为提高数值计算的稳定性,采用SVD代替标准CKF中的Cholesky分解;引入STF理论框架,通过渐消因子对预测误差协方差阵进行在线修正,在系统模型不确定或系统发生大的突变时,能够提高系统的强鲁棒性.通过仿真结果验证了改进算法的有效性. 相似文献