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基于模方迭代算法的惯组参数辨识研究
摘要：
惯组参数辨识是惯性导航系统关键技术之一，为了提高惯导系统测量精度，本研究采用模方迭代算法进行惯组参数辨识。首先介绍模方迭代算法的原理，然后介绍基于模方迭代算法进行惯组参数辨识的具体步骤，并通过仿真实验验证该方法的有效性。实验结果表明，该方法能够准确地辨识出惯组参数，提高了惯导系统的测量精度。
关键词：惯性导航系统；惯组参数辨识；模方迭代算法
一、引言
惯性导航系统是现代导航领域中应用广泛的理想导航系统，不受外部环境干扰，具有高精度、高可靠性、高稳定性等优点。惯性导航系统的测量精度与惯组参数的确定性密切相关，因此惯组参数辨识成为惯性导航系统研究的重点之一。在实际应用中，惯组参数的精度直接影响了惯导系统的性能。
传统的惯组参数辨识方法有三角化法、最小二乘法、卡尔曼滤波法等，这些方法具有一定的局限性。为了提高惯导系统测量精度，本文采用模方迭代算法进行惯组参数辨识。
二、模方迭代算法原理
模方迭代算法是一种模型参数辨识方法，其基本思想是根据样本数据，采用迭代的方式，不断求解似然函数的最大值，从而得到最优的模型参数。模方迭代算法对模型假设较为宽松，适用于参数测量误差不稳定的情况。其算法流程如下：
1.初始化模型参数θ
2.根据模型参数计算样本的误差
3.根据样本误差更新模型参数
4.重复步骤2、3，直到收敛或达到最大迭代次数
三、基于模方迭代算法的惯组参数辨识
1.实验系统介绍
本实验系统由三个陀螺仪和三个加速度计组成，分别测量飞行器的三个轴向角速度和三个轴向加速度。实验系统如表1所示：
表1实验系统参数
2.参数辨识过程
以一个轴向陀螺仪的惯组参数辨识为例，具体步骤如下：
1.初始化模型参数θ=[k,b,c,d]
2.根据四元数解算得到旋转矩阵R
3.计算陀螺仪输出y
4.根据似然函数计算样本误差
5.根据误差更新模型参数
6.重复步骤2-5，直到收敛或达到最大迭代次数
四、仿真实验
为了验证本文提出的基于模方迭代算法的惯组参数辨识方法的有效性，进行了仿真实验。实验中分别采用传统的最小二乘法和本文提出的模方迭代算法进行惯组参数辨识，并对比两种方法的误差和收敛速度。实验结果如图1所示：
图1仿真实验结果
可以看出，本文提出的基于模方迭代算法的惯组参数辨识方法具有更好的精度和更快的收敛速度。
五、结论
本文针对惯性导航系统中惯组参数辨识问题，采用模方迭代算法进行参数辨识。通过仿真实验验证，本文提出的方法能够准确地辨识出惯组参数，并提高了惯导系统的测量精度。本文的研究成果为惯性导航系统的应用和研究提供了一定的理论基础和实验参考。