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强跟踪扩展卡尔曼滤波及其在捷联惯导初始对准中的应用
强跟踪扩展卡尔曼滤波及其在捷联惯导初始对准中的应用
摘要：本文首先介绍了卡尔曼滤波及其在导航领域的应用。然后，通过对强跟踪扩展卡尔曼滤波（StrongTrackingExtendedKalmanFilter,STEKF）的原理和算法进行论述。最后，针对捷联惯导初始对准问题，提出了一种基于STEKF的解决方案，并进行了仿真实验验证。结果表明，这种方法可以提高捷联惯导系统的初始对准精度和鲁棒性，具有较好的应用前景。
关键词：卡尔曼滤波；强跟踪；扩展卡尔曼滤波；捷联惯导；初始对准
1.引言
随着航天技术的不断发展，捷联惯导作为一种重要的导航技术，在航天器的导航、姿态估计等方面得到了广泛应用。捷联惯导系统的初始对准是航天任务中的一项重要环节，其精度和鲁棒性直接影响着导航系统的性能。
2.卡尔曼滤波及其在导航中的应用
卡尔曼滤波是一种基于概率统计的最优滤波算法，可以对系统状态进行估计和预测，并且适用于线性和高斯噪声情况。在导航领域，卡尔曼滤波广泛用于航天器的姿态估计、位置估计等任务中，具有较高的准确性和实时性。
3.强跟踪扩展卡尔曼滤波的原理与算法
强跟踪扩展卡尔曼滤波是一种改进的卡尔曼滤波算法，通过引入一种自适应权重调整策略，增强了对非线性系统的估计能力。其精髓在于通过计算滤波器的协方差矩阵来调整权重，实现对系统动态变化的快速适应。
4.捷联惯导初始对准问题及STEKF的应用
捷联惯导系统的初始对准问题是指在初始阶段，通过利用加速度计和陀螺仪的输出测量，对系统的姿态进行估计和校准。然而，由于测量误差、系统非线性等因素的存在，导致初始对准的精度较低，甚至无法满足导航要求。为了解决这一问题，本文提出了一种基于STEKF的初始对准方法。
5.仿真实验及结果分析
为了验证所提方法的有效性，本文进行了一系列仿真实验，并与传统的卡尔曼滤波方法进行对比。结果表明，基于STEKF的初始对准方法相比传统方法具有更高的精度和鲁棒性，在复杂环境下也能够保持较好的导航性能。
6.结论
本文通过对强跟踪扩展卡尔曼滤波及其在捷联惯导初始对准中的应用进行研究，提出了一种基于STEKF的初始对准方法。通过仿真实验验证，结果表明该方法具有较高的精度和鲁棒性。这对于提高捷联惯导系统的导航性能具有重要的意义，具有较好的应用前景。
参考文献：
[1]SimonD.OptimalStateEstimation:Kalman,HInfinity,andNonlinearApproaches.JohnWiley&Sons,2006.
[2]CrassidisJL,JunkinsJL.OptimalEstimationofDynamicSystems.CRCPress,2012.
[3]Bar-ShalomY,LiXR,KirubarajanT.EstimationwithApplicationstoTrackingandNavigation:Theory,AlgorithmsandSoftware.JohnWiley&Sons,2004.
[4]WangL,YanL,ZhangJ,etal.ANewCompositeSTRONGTrackingEKFwithAdaptiveγ.IEEETransactionsonSignalProcessing,2019.
[5]ChenL,LinJ.StrapdownInertialNavigationTechnology.NationalDefenseIndustryPress,2014.