基于间接EKF的MEMS惯性系统最优姿态估计

基于间接EKF的MEMS惯性系统最优姿态估计

论文摘要

针对MEMS惯性系统姿态估计中的扩展卡尔曼滤波EKF(Extended Kalman Filter)是非线性状态方程的次优估计且性能受量测噪声协方差矩阵影响的问题,提出一种间接EKF最优姿态估计方法。推导与状态向量扰动相关的线运动特性并设计扰动状态方程,采用标准线性卡尔曼滤波完成扰动状态及其协方差最优更新,最后利用加速度计输出作观测量并采取链式法则完成量测矩阵的求取。对比实验结果表明,间接EKF算法可有效降低陀螺随机漂移对姿态估计的影响,姿态收敛速度与精度均优于传统EKF方法。

论文目录

  • 1 四元数运动模型建立
  • 2 MEMS输出建模
  • 3 间接EKF原理
  •   3.1 状态方程
  •   3.2 量测方程
  •   3.3 间接EKF方程
  • 4 实验结果及分析
  • 5 结论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 孙伟,吴家骥

    关键词: 传感器,姿态估计,间接,扰动状态,四元数运动模型

    来源: 传感技术学报 2019年01期

    年度: 2019

    分类: 信息科技,基础科学

    专业: 数学,电信技术

    单位: 辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院

    基金: 辽宁省教育厅高等学校基本科研项目(LJ2017FAL005),城市空间信息工程北京市重点实验室开放基金(2018206),2018年辽宁省高等学校创新人才支持计划

    分类号: O224;TN96

    页码: 77-81

    总页数: 5

    文件大小: 1094K

    下载量: 206

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