一种大安装偏差快速传递对准中的闭环卡尔曼滤波算法

在大安装偏差快速传递对准中,模型线性化误差会导致卡尔曼滤波器(KF)估计有偏。针对该问题,提出了一种基于闭环卡尔曼滤波器(CLKF)的传递对准方法。基于安装关系估计值与主惯导姿态建立子惯导粗基准,使子惯导载体系失准角为小角度,从而降低了线性化误差对KF估计精度的影响。进一步采用状态反馈机制修正子惯导状态与安装关系估计值,使子惯导基准载体系和计算载体系逐渐逼近标称载体系,以保证系统在整个传递对准过程中始终处于良好的线性状态。仿真结果表明,CLKF估计精度不随系统非线性增强而下降,与无迹卡尔曼滤波器(UKF)相当且优于KF;CLKF计算量仅为UKF的3%,与KF相当,显著提高了线性滤波器的估计精度,同时有效避免了采用非线性滤波器而引起计算量较大的问题。