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题名一种基于AIKF的姿态测量算法
被引量：4
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作者
刘宇
杨晓辉
郭俊启
钟懿
刘洪志
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机构
重庆邮电大学重庆市光电信息感测与传输技术重点实验室
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出处
《压电与声光》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第3期454-459,469,共7页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61301124
61471075
+3 种基金
61671091)
重庆市科委基础研究资助项目(cstc2014jcyjA1350)
重庆邮电大学博士启动基金资助项目(A2015-40)
重庆科委自然科学基金资助项目(cstc2016jcyjA0347)
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文摘
惯性测量单元中传感器具有较强的非线性和噪声的不确定性,导致使用常规卡尔曼滤波时误差大,容易出现发散,针对此问题,该文提出了一种改进的自适应增量卡尔曼滤波(AIKF)算法。该算法使用互补滤波将加速度计、磁力计和陀螺仪的数据进行融合,利用滤波后的数据增量作为卡尔曼滤波器的观测量,同时对系统噪声进行自适应在线估计,以获得精准的姿态输出。实验结果表明,该算法能够实现姿态的精准测量,摇摆台试验中俯仰角、横滚角误差小于0.05°,航向角误差小于0.15°,具有较好的噪声抑制能力。
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关键词
姿态测量
自适应增量卡尔曼滤波
互补滤波
自适应因子
数据融合
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Keywords
attitude measurement
adaptive incremental Kalman filter
complementary filter
adaptive factor
data fusion
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分类号
TN384
[电子电信—物理电子学]
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