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摘要
为解决捷联惯导系统大方位失准角初始对准中状态维数较高,直接应用无迹粒子滤波(unscented particle filter,UPF)会带来维数灾难的问题,提出了基于卡尔曼滤波(Kalman filter,KF)/UPF组合滤波的初始对准方法。将非线性初始对准模型分解为线性与非线性两部分,采用KF实现对线性部分的最优估计,采用UPF对系统的非线性部分进行状态估计。通过仿真比较不同粒子数下KF/UPF组合滤波算法和UPF算法,结果表明,KF/UPF组合滤波算法在保证初始对准精度和收敛速度的同时,将需要进行UPF滤波的状态维数由10维降为3维,减少了计算量,运算时间分别缩短至原来的52.69%和6.0%,提高了初始对准的实时性。
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