免费论文：集员滤波在导航体例中的运用

初始瞄准是弹性导航体例中的要害本领之一，瞄准精度径直联系到惯导体例的处事精度，瞄准功夫也是反应惯导体例赶快反馈本领的要害目标。初始瞄准普遍分为粗瞄准和精瞄准两个阶段。在粗瞄准阶段，重要运用地球自转角速率，重力加速率及其丈量值将弹性导航体例瞄准在一个较好的精度范畴内，再不为精瞄准做筹备。暂时用来精瞄准的本领主假如卡尔曼滤波，这就诉求体例噪声按照高斯散布。但是本质弹性导航器件带来的缺点并不确定满意高斯散布，且弹性导航体例往往处事在搀杂卑劣的情况中，过程粗瞄准后的初始方位失准角常常为大观点，此时创造在小失准角情景下的线性瞄准模子已不许精确刻画弹性导航体例失准角的缺点传递个性，卡尔曼滤波运用在这种情景下往往会作废，所以就须要创造越发精确的失准角缺点方程，同声探求越发鲁棒的滤波算法。正文之上述两个题目为中心，对各别的初始瞄准本领举行了领会和比拟。在初始失准角为小观点时，接洽了当体例噪声和量测噪声满意有界情景下的状况估量本领即集员滤波本领。正文对集员滤波算法举行了深刻的领会，精细地引见了集员滤波算法的基础道理和要害办法，指出此算法的重要题目是计划搀杂度较高和程度失准角滤波精度不如卡尔曼滤波。正文给出了三种自符合集员算法以及序列平方根滤波算法来处置集员滤波的计划搀杂度较高题目，同声给出一种增值矩阵参数安排算法来处置程度失准角精度贬低题目。结果将上述集员滤涉及其矫正算法，偕同卡尔曼滤波算法一道运用于初始瞄准模子中，在横向和纵向的仿真比较中，集员滤涉及其矫正算法在有界噪声下都能赢得比卡尔曼滤波更好的本能。开初始方位失准角为大观点情景时，接洽了非线性初始瞄准本领。开始接洽了扩充集员滤波本领，并对准扩充集员滤波中生存的计划搀杂度较高和计划截止比拟顽固等题目提出了一种扩充集员滤波的矫正算法，此算法对准初始瞄准体例方程为非线性方程而量测方程为线性方程这一特性，充溢表现了集员滤波的上风，普及了集员算法的计划功效和估量精度。结果将扩充集员滤波算法和扩充集员滤波矫正算法以及扩充卡尔曼滤波运用到非线性瞄准模子中，经过对百般算法之间的横向比拟表白，不管在高斯白噪声仍旧有界噪声情景下，正文给出的集员矫正算法都有着比扩充集员滤波算法和扩充卡尔曼滤波更好的方位失准角估量本能。

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