基于自适应UKF的MEMS捷联惯导传递对准研究

在导航制导武器中,针对微机电捷联惯导系统(MEMS-SINS)非线性误差的状态估计精度差和模型扰动问题,通过分析无迹卡尔曼滤波(UKF)算法中初值的选取会直接影响观测值精度的问题,结合自适应估计原理,提出一种基于自适应因子的UKF算法,该算法能够自适应地调节系统模型的扰动和初值的偏差并根据新的协方差观测值更新方程。首先建立传递对准的大失准角误差模型,然后将该算法应用于该系统状态估计中,并与标准UKF进行比较,通过计算机仿真,传递对准速度提高3s左右,精度提高将近1倍。对两种算法结果进行对比分析表明,能够抑制传递对准系统初值选取的偏差影响,降低系统状态模型扰动的影响,提高传递对准的对准精度。