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附加运动约束的MEMS惯性传感器融合定姿算法
被引量：
3
1
作者
陆欣
刘忠
+1 位作者
谢宇
何爱林
《海军工程大学学报》
CAS
北大核心
2019年第1期100-106,共7页
针对MEMS惯性传感器因精度低、误差随时间累积导致无法满足长时间姿态测量要求的问题,提出了一种附加运动约束的姿态估计方法,即在以陀螺仪解算的姿态信息作为系统预测、以加速度计与磁强计解算的姿态信息作为系统量测的基础上,将载体...
针对MEMS惯性传感器因精度低、误差随时间累积导致无法满足长时间姿态测量要求的问题,提出了一种附加运动约束的姿态估计方法,即在以陀螺仪解算的姿态信息作为系统预测、以加速度计与磁强计解算的姿态信息作为系统量测的基础上,将载体运动约束作为虚拟观测量输入滤波器。同时,针对传统EKF算法精度不高的问题,提出了一种新的滤波融合算法,即迭代更新扩展卡尔曼滤波(iterated update extended Kalman filter,IU-EKF)。新算法通过将当前量测信息逐步引入量测更新过程实现后验状态估计,从而达到减弱观测模型非线性、提高滤波估计精度的目的。数值仿真结果表明:本文算法的姿态估计精度较传统的"双矢量法+EKF"模式有大幅提升。
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关键词
姿态估计
MEMS惯性传感器
运动约束
迭代更新
卡尔曼滤波
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职称材料
题名
附加运动约束的MEMS惯性传感器融合定姿算法
被引量：
3
1
作者
陆欣
刘忠
谢宇
何爱林
机构
国防大学联合作战学院
海军
工程大学兵器工程学院
海军士官学校教务处
出处
《海军工程大学学报》
CAS
北大核心
2019年第1期100-106,共7页
文摘
针对MEMS惯性传感器因精度低、误差随时间累积导致无法满足长时间姿态测量要求的问题,提出了一种附加运动约束的姿态估计方法,即在以陀螺仪解算的姿态信息作为系统预测、以加速度计与磁强计解算的姿态信息作为系统量测的基础上,将载体运动约束作为虚拟观测量输入滤波器。同时,针对传统EKF算法精度不高的问题,提出了一种新的滤波融合算法,即迭代更新扩展卡尔曼滤波(iterated update extended Kalman filter,IU-EKF)。新算法通过将当前量测信息逐步引入量测更新过程实现后验状态估计,从而达到减弱观测模型非线性、提高滤波估计精度的目的。数值仿真结果表明:本文算法的姿态估计精度较传统的"双矢量法+EKF"模式有大幅提升。
关键词
姿态估计
MEMS惯性传感器
运动约束
迭代更新
卡尔曼滤波
Keywords
attitude estimation
MEMS inertial sensors
motion constraint
iterated update
Kalman filter
分类号
TN713 [电子电信—电路与系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
附加运动约束的MEMS惯性传感器融合定姿算法
陆欣
刘忠
谢宇
何爱林
《海军工程大学学报》
CAS
北大核心
2019
3
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