UD分解自适应滤波在SINS初始对准中的应用

摘要：

在基于卡尔曼滤波的捷联惯导初始对准中,由于噪声协方差矩阵无法精确确定,滤波过程中状态估计协方差矩阵的数值稳定性不好,容易导致滤波精度降低和状态估计协方差矩阵失去对称正定性,甚至滤波发散.针对这一问题,提出将UD分解自适应卡尔曼滤波应用到捷联惯导初始对准问题中.新算法采用协方差匹配法,实时估计并调整噪声协方差矩阵,对状态协方差矩阵的分解矩阵更新,保证协方差矩阵的对称正定性.仿真结果表明,相比标准卡尔曼滤波,UD分解自适应滤波算法数值稳定性好,具有噪声自适应能力,在先验量测噪声协方差矩阵存在误差的情况下,新算法能缩短初始对准的时间.

关键词：初始对准、卡尔曼滤波、分解滤波、协方差匹配法、捷联惯导系统

所属期刊栏目：35

分类号：TP301(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2014-03-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：158-162,212