在四元数方法的基础上建立了一种非线性捷联惯导系统(SINS)误差模型。该误差模型无需对姿态误差角进行小角度假设。在该 SINS 误差模型中,采用四元数表示姿态矩阵,速度误差模型为非线性方程。为了对静基座大失准角 SINS 进行初始对准,...在四元数方法的基础上建立了一种非线性捷联惯导系统(SINS)误差模型。该误差模型无需对姿态误差角进行小角度假设。在该 SINS 误差模型中,采用四元数表示姿态矩阵,速度误差模型为非线性方程。为了对静基座大失准角 SINS 进行初始对准,通过对SINS 误差模型进行简化,得到了适用于 SINS 静基座初始对准的误差模型。由于 SINS 误差模型中含有非线性方程,通过采用 unscented 卡尔曼滤波解决 SINS 的初始对准问题。对SINS 静基座初始对准的仿真结果表明,unscented 卡尔曼滤波能有效估计 SINS 失准角。展开更多
文摘在四元数方法的基础上建立了一种非线性捷联惯导系统(SINS)误差模型。该误差模型无需对姿态误差角进行小角度假设。在该 SINS 误差模型中,采用四元数表示姿态矩阵,速度误差模型为非线性方程。为了对静基座大失准角 SINS 进行初始对准,通过对SINS 误差模型进行简化,得到了适用于 SINS 静基座初始对准的误差模型。由于 SINS 误差模型中含有非线性方程,通过采用 unscented 卡尔曼滤波解决 SINS 的初始对准问题。对SINS 静基座初始对准的仿真结果表明,unscented 卡尔曼滤波能有效估计 SINS 失准角。
