典型文献
组合导航系统中一种基于IMM-Kalman的数据融合方法
文献摘要：
针对INS/GNSS组合导航系统中对传感器随机零偏动态估计的需求,本文提出了一种基于IMM-Kalman的数据融合方法.该算法基于IMM框架,通过模型概率更新,进行自适应系统模型选择,实现对传感器零偏的动态最优估计,提高组合导航系统数据融合精度.仿真验证表明:与常规算法相比,改进算法可以实现对传感器随机零偏的动态估计,提高姿态解算精度,将俯仰角和滚转角误差由0.26°和0.23°分别降至0.11°和0.04°;同时仿真了卫星失锁的情况,改进算法的应用,使INS独立导航时位置累积误差仅为21.8 m,较常规方法的42.2 m减少了近50％,进一步证明了算法的有效性.
文献关键词：
组合导航;惯性导航系统;微机电系统;陀螺仪;加速度计;交互多模型;卡尔曼滤波;随机零偏;数据融合
中图分类号：
作者姓名：
田易;阎跃鹏;钟燕清;李继秀;孟真
作者机构：
中国科学院 微电子研究所,北京100029;中国科学院大学,北京100049
文献出处：
引用格式：
[1]田易;阎跃鹏;钟燕清;李继秀;孟真-.组合导航系统中一种基于IMM-Kalman的数据融合方法)[J].哈尔滨工程大学学报,2022(07):973-978
A类：
随机零偏
B类：
组合导航系统,IMM,Kalman,数据融合方法,INS,GNSS,动态估计,概率更新,自适应系统,系统模型,模型选择,最优估计,系统数据,融合精度,仿真验证,改进算法,高姿态,姿态解算,俯仰角,滚转角误差,失锁,累积误差,常规方法,惯性导航系统,微机电系统,陀螺仪,加速度计,交互多模型,卡尔曼滤波
AB值：
0.338302
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