改进的UKF在惯导平台误差模型辨识中的应用

摘要：

为减小建模误差,建立了基于直接法进行惯导平台误差模型辨识的非线性模型.Unscented Kalman滤波(UKF)是一种新的非线性滤波算法,为此将其引入惯导平台的误差模型辨识中.针对系统模型的特点,对标准UKF算法进行了简化改进.改进的UKF算法计算量小、结构简单,滤波精度与标准UKF一致.同时应用扩展Kalman滤波(EKF)算法和改进的UKF算法进行了惯导平台误差模型辨识仿真研究.仿真结果表明,与EKF算法相比,改进的UKF算法的滤波精度显著提高.

关键词：惯导平台、非线性滤波、UKF算法、模型辨识

所属期刊栏目：24

分类号：TN911.72

资助基金：国家重点基础研究发展计划973计划973-61334

在线出版日期：2009-03-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：129-132,136