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为解决组合导航姿态估计航向角可观性弱,姿态估计精度低、易发散的问题,提出了一种单基线GPS辅助观测的组合导航姿态估计算法,通过四元数与修正的Rodrigues参数相互切换避免了四元数加权均值计算和协方差奇异问题,确保了四元数的规范化;通过有效利用单基线GPS航向角辅助观测,改善航向角的可观性,提高了三维姿态角的估计性能;通过使用开关自适应UKF算法,提高了算法的适用性和姿态估计的精度。实验结果证明,UKF姿态估计的精度优于EKF,最终三维姿态角的最小均方误差均在0.36°以内,估计误差均在0.5°以内,满足了宽带移动卫星通信的波束指向要求。 相似文献
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针对具有加性噪声的非线性高斯动态系统的状态估计问题,本文提出一种新的基于稀疏网格法的平方根求积分滤波器(SSRQF),该滤波器通过稀疏网格取点来近似计算多维积分并进行平方根滤波.与常规QF的积分点数随着维数呈指数增长相比,该方法的积分点数随着维数呈多项式增长,减少了计算量;理论分析表明,无味卡尔曼滤波器(UKF)只是稀疏网格求积分滤波器(SQF)的一个特例,因此SSRQF在精度和取点上比UKF更为灵活.仿真实验表明,SSRQF的滤波精度均高于UKF和扩展卡尔曼滤波器(EKF),是一种效率较高的高精度非线性滤波算法. 相似文献
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