自适应平方根中心差分卡尔曼滤波算法在捷联惯性导航系统大方位失准角初始对准中的应用

一种自适应平方根中心差分卡尔曼滤波算法（ASRCDKF），并应用于捷联惯性导航系统（SINS） 大方位失准角初始对准中。ASRCDKF 算法以中心差分变换为基础，基于平方根滤波能够克服发散的思想，利用 协方差平方根代替协方差参加递推运算，并将自适应估计原理引入该算法中，不仅克服了扩展卡尔曼滤波产生线 性化误差和计算雅可比矩阵的不足，而且减小了计算量，保证了数值稳定性。同时，ASRCDKF 算法解决了传统 滤波算法过度依赖系统动态模型和噪声统计特性先验知识的问题。通过滤波仿真，进一步表明了ASRCDKF 算法 在SINS 大方位失准角初始对准中的有效性和优越性。 《自适应平方根中心差分卡尔曼滤波算法在捷联惯性导航系统大方位失准角初始对准中的应用》一文提出了一个创新性的滤波算法——自适应平方根中心差分卡尔曼滤波（ASRCDKF），用于解决捷联惯性导航系统（SINS）在大方位失准角条件下的初始对准问题。SINS是一种广泛使用的导航技术，但在大失准角的情况下，初始对准的精度和稳定性成为挑战。 ASRCDKF算法的核心在于结合了中心差分变换和平方根滤波的概念。中心差分变换是求取系统状态变化率的一种方法，它可以更准确地估计动态系统的局部特性。而平方根滤波则是一种优化的滤波策略，它通过使用协方差的平方根来减少滤波过程中可能出现的发散现象，从而提高了滤波的稳定性。 传统的卡尔曼滤波（如扩展卡尔曼滤波EKF）在处理非线性系统时，需要进行线性化处理，这可能导致线性化误差，并且需要计算雅可比矩阵，计算量大且易受模型不精确性的影响。ASRCDKF算法巧妙地避开了这些问题，通过使用协方差的平方根代替协方差参与递推运算，降低了计算复杂度，同时增强了数值稳定性。此外，算法引入了自适应估计原理，可以自适应地调整滤波参数，减轻了对系统动态模型和噪声统计特性的先验知识的依赖，使得算法更具鲁棒性。 滤波仿真的结果证实了ASRCDKF算法在SINS大方位失准角初始对准中的优秀性能。该算法不仅能提供高精度的对准结果，而且在面对不确定性较大的环境和系统模型时，其自适应能力使其表现出更好的适应性和稳定性。这对于提高SINS在复杂环境下的导航性能具有重要意义。 ASRCDKF算法为解决SINS大方位失准角初始对准问题提供了新的思路和方法，它的自适应性、减少计算量以及提高滤波稳定性的特点，使得在实际应用中具有很大的潜力。这种创新的滤波技术对于未来捷联惯性导航系统的改进和发展有着深远的影响。