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文檔簡介
1、慣性導(dǎo)航系統(tǒng)本質(zhì)上是非線性的,而采用低精度慣性器件將導(dǎo)致組合導(dǎo)航系統(tǒng)的嚴重非線性。常用的線性誤差模型都是在假設(shè)姿態(tài)誤差角是小量的情況下得到的,由于忽略了高階項,所以當(dāng)存在較大的導(dǎo)航誤差時,線性化誤差方程就不能精確地描述系統(tǒng)的非線性特性。而直接采用非線性模型研究IMU/GPS組合導(dǎo)航問題,不僅能更準(zhǔn)確地描述系統(tǒng)特性,而且不需要很多約束條件。本文系統(tǒng)地研究了UKF非線性模型的處理算法,并基于此成功的應(yīng)用于IMU/GPS組合導(dǎo)航系統(tǒng)的數(shù)據(jù)融合
2、處理中?，F(xiàn)把本文完成的主要內(nèi)容和創(chuàng)新點概括如下:
1、概括介紹了Kalman濾波的發(fā)展過程,對國內(nèi)外Kalman濾波研究進展進行簡要討論。
2、分析討論了Kalman濾波原理和UKF非線性遞推算法。并針對系統(tǒng)狀態(tài)噪聲和觀測噪聲為加性時,研究了UKF的改良算法。
3、通過實測計算,指出了在非線性較強的IMU/GPS組合導(dǎo)航系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理過程中,選擇UKF方法比EKF(IEKF)更具有優(yōu)越性。
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