基于参数识别的SINS/DVL初始对准方法

摘要：

针对多普勒测速仪(DVL)辅助捷联惯导系统行进间对准时易受DVL量测噪声的影响,提出一种基于参数识别的SINS/DVL初始对准方法.首先,建立了基于DVL辅助的SINS行进间初始对准观测矢量模型,分析了DVL量测噪声对观测矢量的影响;然后,研究了观测矢量变化规律,建立了观测矢量参数识别模型,利用建立的参数识别模型,设计了基于自适应卡尔曼滤波的参数识别算法,并对观测矢量进行了重构,减小了DVL量测噪声对观测矢量的影响;最后,设计了仿真与跑车实验.实验结果表明,所提出的参数识别算法可以有效抑制DVL量测噪声对初始对准结果的影响.相较于传统方法,在载体运动条件下实现对准误差标准差小于0.1°.

关键词：初始对准、捷联惯导系统、参数识别、自适应卡尔曼滤波

所属期刊栏目：27

分类号：U666.1(船舶工程)

资助基金：国家自然科学基金项目61803278;东南大学微惯性仪表与先进导航技术教育部重点实验室B 类开放基金资助项目SEU-MIAN-201802

在线出版日期：2019-06-19（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：176-180