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组合导航系统中一种基于IMM-Kalman的数据融合方法
被引量：
4
1
作者
田易
阎跃鹏
+2 位作者
钟燕清
李继秀
孟真
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第7期973-978,共6页
针对INS/GNSS组合导航系统中对传感器随机零偏动态估计的需求,本文提出了一种基于IMM-Kalman的数据融合方法。该算法基于IMM框架,通过模型概率更新,进行自适应系统模型选择,实现对传感器零偏的动态最优估计,提高组合导航系统数据融合精...
针对INS/GNSS组合导航系统中对传感器随机零偏动态估计的需求,本文提出了一种基于IMM-Kalman的数据融合方法。该算法基于IMM框架,通过模型概率更新,进行自适应系统模型选择,实现对传感器零偏的动态最优估计,提高组合导航系统数据融合精度。仿真验证表明:与常规算法相比,改进算法可以实现对传感器随机零偏的动态估计,提高姿态解算精度,将俯仰角和滚转角误差由0.26°和0.23°分别降至0.11°和0.04°;同时仿真了卫星失锁的情况,改进算法的应用,使INS独立导航时位置累积误差仅为21.8 m,较常规方法的42.2 m减少了近50%,进一步证明了算法的有效性。
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关键词
组合导航
惯性导航系统
微机电系统
陀螺仪
加速度计
交互多模型
卡尔曼滤波
随机零偏
数据融合
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职称材料
题名
组合导航系统中一种基于IMM-Kalman的数据融合方法
被引量：
4
1
作者
田易
阎跃鹏
钟燕清
李继秀
孟真
机构
中国科学院微电子研究所
中国科学院大学
出处
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第7期973-978,共6页
基金
中国科学院战略性先导科技专项项目(XDA22020102)。
文摘
针对INS/GNSS组合导航系统中对传感器随机零偏动态估计的需求,本文提出了一种基于IMM-Kalman的数据融合方法。该算法基于IMM框架,通过模型概率更新,进行自适应系统模型选择,实现对传感器零偏的动态最优估计,提高组合导航系统数据融合精度。仿真验证表明:与常规算法相比,改进算法可以实现对传感器随机零偏的动态估计,提高姿态解算精度,将俯仰角和滚转角误差由0.26°和0.23°分别降至0.11°和0.04°;同时仿真了卫星失锁的情况,改进算法的应用,使INS独立导航时位置累积误差仅为21.8 m,较常规方法的42.2 m减少了近50%,进一步证明了算法的有效性。
关键词
组合导航
惯性导航系统
微机电系统
陀螺仪
加速度计
交互多模型
卡尔曼滤波
随机零偏
数据融合
Keywords
integrated navigation
inertial navigation system
micro-electromechanical systems(MEMS)
gyroscope
accelerometer
interacting multiple models(IMM)
Kalman filter
random zero bias
data fusion
分类号
V249.32 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
组合导航系统中一种基于IMM-Kalman的数据融合方法
田易
阎跃鹏
钟燕清
李继秀
孟真
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
4
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