【摘 要】
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针对惯性器件输出噪声引起高精度机载POS(Position and Orientation System)地面双位置对准精度较差的问题,提出基于小波滤波和隐马尔科夫建模的数据预处理方法结合自适应卡
【机 构】
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北京航空航天大学惯性技术重点实验室,北京航空航天大学新型惯性仪表与导航系统技术国防重点学科实验室,天津航海仪器研究所
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针对惯性器件输出噪声引起高精度机载POS(Position and Orientation System)地面双位置对准精度较差的问题,提出基于小波滤波和隐马尔科夫建模的数据预处理方法结合自适应卡尔曼滤波的双位置对准方法。首先分析惯性敏感器原始信息的频率特性,利用小波滤波算法,消除惯性器件测量中的高频噪声;综合分析器件的随机游走特性,通过建立隐马尔科夫模型削弱惯性敏感器输出随机游走的影响;并针对降噪处理、电源波动及环境因素等引起的系统噪声统计规律不确定性问题,提出利用自适应卡尔曼滤波的方法实现POS高精度初始对准。试验结果表明,采用本文所提方法的对准结果,可使对准结束后600s纯捷联解算的水平速度误差由1.278 m/s减小至0.6061 m/s,水平位置误差由274.6m减小至128.2 m,水平速度和位置误差均减小了50%左右。
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