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题名基于鲁棒自适应融合滤波的姿态解算算法
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作者
赵正媛
李忠新
彭建
戴钰铭
李一丁
许晓平
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机构
南京理工大学机械工程学院
广州汽车集团股份有限公司汽车工程研究院
陆军装备部驻南京地区军事代表局驻无锡地区军事代表室
陆军装备部驻南京地区军事代表局驻上海地区第三军事代表室
陆军装备部驻南京地区军事代表局驻南京地区军事代表局
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出处
《兵器装备工程学报》
北大核心
2025年第9期295-302,共8页
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文摘
针对姿态传感器在精确制导、定向打击、导航定位应用中易受到外界因素干扰的问题,提出了一种融合滤波算法,通过自适应调整观测噪声和误差协方差矩阵的方式,建立鲁棒自适应卡尔曼滤波算法模型,将传感器输出的数据进行融合滤波,并与经典卡尔曼滤波对比,进行仿真验证。结果表明:相比于经典卡尔曼滤波算法,在静止状态下,横滚角误差控制在±0.02°以内,提高了33.3%,俯仰角误差控制在±0.015°以内,提高了50%,偏航角的误差控制在±0.145°以内,提高了46.3%;在运动状态下,读取的横滚角、俯仰角和偏航角姿态由平稳开始发生变化时间分别平均提前了0.91、0.2、1.01 s,横滚角、俯仰角和偏航角的姿态稳定时间分别平均缩短了2.92、1.71、2.54 s。由此可见,鲁棒自适应卡尔曼滤波算法收敛速度更快,得到的姿态信息更精确稳定、实时性和环境适应能力更强。
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关键词
鲁棒自适应卡尔曼滤波
卡尔曼滤波
姿态解算
数据融合
姿态传感器
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Keywords
robust adaptive Kalman filter
Kalman filter
attitude algorithm
data fusion
attitude sensor
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分类号
TP274
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
V249.122.2
[航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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