系统工程与电子技术

作者：董一平, 刘宁, 苏中, 王靖骁, 白宏阳

单位：1. 北京信息科技大学自动化学院, 北京 100192；2. 北京信息科技大学高动态导航技术北京市重点实验室, 北京 100192；3. 南京理工大学能源与动力工程学院, 南京 210094

关键词：高速自旋,扩展卡尔曼滤波,组合导航,自适应扩展卡尔曼滤波,遗忘因子

基金：北京市自然科学基金(4212003);国家自然科学基金(61801032);高动态导航技术北京市重点实验室资助课题

针对高速自旋飞行体运行过程中噪声特性无法准确获取的问题, 提出了基于改进自适应扩展卡尔曼滤波(adaptive extended Kalman filter, AEKF)算法对量测噪声进行自适应调节, 并在扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter, EKF)的基础上提出了一种基于对状态变量新的建模方式的EKF算法, 提高算法的实时性。采用北斗/捷联惯性导航系统(strapdown inertial navigation system, SINS)组合导航方案, 在EKF的基础上, 引入带遗忘因子的噪声估计器, 通过AEKF对组合导航数据进行融合, 对量测噪声进行估计。仿真结果表明, 所提出的组合导航方法对高速自旋飞行体的姿态和位置定位误差较小, 与无改进的AEKF相比, 具有更好的收敛性。

来源：2022年第6期

《系统工程与电子技术》期刊编辑部

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