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Strong tracking dimensionality-reduction CKF algorithm for SINS initial alignment under large misalignment angle
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OA
AI
DOI：10.1038/s41598-025-17818-0.png)
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摘要
En 中文
初始对准是捷联惯性导航系统（SINS）正常运行的先决条件和基础。卡尔曼滤波和各种进化算法是实现初始对准的常用工具。为解决SINS在大方位失准角初始对准中立方根卡尔曼滤波（CKF）的高计算负载问题以及由脉冲计数截断引起的 odometer 增量误差，提出了一种强跟踪降维CKF（STDR-CKF）算法。通过在固定里程段内对SINS位置信息与基于 odometer 的导航解算进行微分计算，并利用差值进行反馈校正，所提出的方法有效抑制了 odometer 增量误差。此外，所提算法的状态变量维度基于“线性-非线性”状态分离框架被分离为6个非线性状态和12个线性状态，从而大幅减少了CKF采样点数量，显著降低了计算负载。另外，将强跟踪滤波器（STF）衰减因子融入降维CKF（DR-CKF）中，以实现系统模型参数的实时动态反馈校正，进而增强滤波器的鲁棒性。实验结果表明，相较于传统CKF算法，所提出的方法在大方位失准条件下具有更强的滤波稳定性、更高的滤波精度和更短的初始对准时间。
Keyword:
Strapdown inertial navigation system
Initial alignment
Strong tracking filter
Cubature kalman filter
期刊
IF:
3.9
论文数:
27.8W
被引数:
83.5W
机构
引用论文
Odometer Aided SINS in-Motion Alignment Method Based on Backtracking Scheme for Large Misalignment Angles基于大失准角回溯方案的里程计辅助SINS运动对准方法.png)
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