【摘 要】
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研究无人机捷联导航姿态精度优化问题,针对微小型无人机做连续大机动飞行时,MEMS器件用于载体航姿测量精度低、易发散的问题,提出了一种基于UKF技术的姿态融合算法。用重力加
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研究无人机捷联导航姿态精度优化问题,针对微小型无人机做连续大机动飞行时,MEMS器件用于载体航姿测量精度低、易发散的问题,提出了一种基于UKF技术的姿态融合算法。用重力加速度在机体系的分量和陀螺漂移做为待估的状态量,建立了非线性的滤波模型。在系统模型噪声为复杂加性噪声且量测方程为线性方程时,推导出简化UKF算法。为了验证上述算法的有效性,将UKF和EKF算法进行对比,并通过姿态误差均值和均方差对实验结果进行定量分析。仿真结果表明,数据融合判别准则合理可行,改进算法提高了载体机动情况下的姿态精度,达到了预期
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