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EM-CDKF算法及其SINS初始对准应用
EM-CDKF算法及其SINS初始对准应用
一、引言
随着现代导航和定位技术的不断发展，惯性导航系统被广泛应用于航空、航天、地面和海洋等领域。作为一种自主式导航系统，惯性导航系统不仅具有较高的精度和可靠性，而且不受外界干扰和信号遮挡。因此，在许多需要高精度导航的场合，惯性导航系统都是一种理想的选择。
然而，惯性导航系统也存在一些传感器本身和系统架构所固有的问题，例如冷漂移、震动和速度融合等，这些误差会导致系统精度下降。因此，在惯性导航系统中，校准和对准是至关重要的步骤。本文主要介绍一种基于增广卡尔曼滤波和期望最大化算法的惯性导航系统初始对准方法，并结合SINS（StrapdownInertialNavigationSystem）应用进行分析和讨论。
二、EM-CDKF算法
EM-CDKF（ExpectationMaximization-CentralDifferenceKalmanFilter）算法是一种非线性滤波方法，通常用于解决非线性系统的滤波问题。该算法结合了期望最大化和中心差分卡尔曼滤波方法，可以对惯性传感器进行有效的校准和对准。
EM-CDKF算法的基本思想是通过迭代求解先验和后验概率分布，对系统状态进行估计和优化。算法主要分为两个步骤：
1.E步：估计隐变量的后验分布；
2.M步：最大化对数边缘似然来求解模型参数。
具体而言，在EM-CDKF算法中，先通过中心差分卡尔曼滤波（CDKF）对系统状态进行预测和观测更新，然后在滤波过程中计算误差状态方程，并通过期望最大化算法对误差进行估计和优化。最终，通过迭代寻优的方法求解系统状态，实现对传感器误差的校准和对准。
三、SINS初始对准
SINS是一种基于陀螺仪和加速度计等惯性传感器的导航系统，它采用了弥散式姿态解算和所谓的“倾斜式导航”，在一定的时间范围内，可以提供较为准确的位置和速度估计。在实际应用中，由于传感器的误差和姿态解算的复杂性，SINS系统常需要进行初始对准，以达到合理的系统精度。
SINS初始对准的主要目的是校准系统参数，并确定系统初始状态。其基本步骤包括：
1.首先确定运动平台的大致位置和姿态；
2.选取合适的参考点并测量其真实位置、姿态和速度；
3.通过对系统状态进行迭代寻优，最终得到系统精度较高的位置和姿态估计结果。
在SINS初始对准中，传感器误差的影响是不可避免的。因此，采用EM-CDKF算法进行初始对准可以有效地实现对传感器误差的校准和对准，并提高系统的初始精度。
四、实验与结果
本文的实验采用惯性导航系统与地磁惯性导航系统相结合的方法，并使用EM-CDKF算法对SINS进行初始对准，得到了良好的实验结果。在正确安装传感器、正确选择参考点等前提条件下，EM-CDKF算法可以准确估计系统状态和误差，并成功实现SINS初始对准。
五、结论
本文介绍了一种基于EM-CDKF算法和SINS初始对准应用的惯性导航系统初始对准方法。EM-CDKF算法通过迭代寻优的方法对系统状态进行估计和优化，可以有效地校准和对准传感器误差，并提高系统的精度和可靠性。在实际应用中，采用该方法可以有效地实现SINS初始对准，为惯性导航系统的进一步应用提供了有力支撑。