期刊文献+

基于四元素的扩展卡尔曼滤波航姿参考系统算法设计 被引量:3

Design of Extended Kalman Filtering for AHRS Algorithm Based on Four Elements
原文传递
导出
摘要 为了优化飞行姿态信息,设计一种适用于捷联式航姿参考系统的九态扩展卡尔曼滤波算法,得到最优估计。为了验证此EKF算法的可行性和滤波效果,采用AHRS300惯性测量单元的数据进行MATLAB滤波算法仿真,把感器采集数据平滑计算后,建立精确的MATLAB算法模型作为参考。把两种结果作差比较,计算姿态角误差。从仿真结果可以看出,所设计的算法能够获得较好的姿态角精度,证明此扩展卡尔曼滤波性能良好。 In order to optimize the flight information, a suitable for Strapdown Attitude Heading Reference System for the nine state extended Kalman filtering algorithm is designed in this paper to get the best estimate suitable. In order to verify the feasibility of this EKF algorithm and filtering effect used the AHRS300 inertial measurement unit data for the MATLAB filtering algorithm simulation and the smooth computation sensor data to establish MATLAB attitude algorithm model as reference. The two solutions are compared to the results of difference of which, and draws the error table. The simulation results show that the designed EKF algorithm can achieve better precision, which has a good filtering petformance.
作者 刘维亭 白杨
出处 《船舶工程》 北大核心 2015年第4期53-56,共4页 Ship Engineering
关键词 姿态解算 扩展卡尔曼滤波器 惯性传感器 attitude solution Extended Kalman filter inertial sensor
  • 相关文献

参考文献12

  • 1陈永冰,钟斌编著..惯性导航原理[M].北京:国防工业出版社,2007:247.
  • 2张帅勇..基于MIMU的捷联惯性//GPS组合系统研究[D].南京理工大学,2008:
  • 3秦永元 ... ..卡尔曼滤波与组合导航原理[M],1998.
  • 4谭红力..航弹族低成本捷联惯导系统关键技术研究[D].国防科学技术大学,2007:
  • 5肖乾..多传感器组合导航系统信息融合技术研究[D].哈尔滨工程大学,2005:
  • 6袁政..无人机航姿参考系统开发及信息融合算法研究[D].中南大学,2012:
  • 7姜朋..基于MEMS-IMU的捷联式惯性导航系统技术与实现研究[D].哈尔滨工程大学,2012:
  • 8丁君..基于微惯性传感器的姿态算法研究[D].上海交通大学,2013:
  • 9陈宇捷..基于MEMS的微小型嵌入式航姿参考系统研究[D].上海交通大学,2009:
  • 10杨澜..基于多源信息融合的车辆航姿估计技术研究[D].长安大学,2013:

同被引文献16

引证文献3

二级引证文献21

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...
;
使用帮助 返回顶部