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针对微机电惯组（MEMS-IMU）受到状态突变干扰、存在未知量测噪声等情况下,传统滤波算法无法准确估计系统姿态问题,提出了一种基于模糊鲁棒自适应容积卡尔曼滤波（FRA-CKF）的姿态估计算法。通过分析滤波新息序列的统计特性,根据χ2检验原理设置了修正门限和修正边界,构造了容积卡尔曼滤波、鲁棒修正和自适应修正的隶属度函数,制定相应的模糊修正准则,使算法兼顾自适应性和鲁棒性。仿真及静、动态实验验证了所提出算法的有效性。静态实验结果表明,所提出的滤波算法相比CKF算法,航向角估计的均方根误差降低了80%,提高了滤波的精度和稳定性。 相似文献
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针对MEMS加速度计测量误差大、精度低,难以快速、准确现场标定的问题,提出了一种基于自适应布谷鸟搜索(ACS)算法的MEMS加速度计现场标定方法.通过误差分析,建立了多参数非线性误差模型,并从标定结果的方向性出发构造了标量约束目标函数.在布谷鸟搜索(CS)算法的基础上,通过提出自适应权重和自适应调节因子对算法进行了自适... 相似文献
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