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摘要
针对微机电惯性测量单元（MEMS-IMU）器件零偏误差大以及传统滤波算法在动态大失准角情况下姿态估计精度差、误差收敛慢的情况，提出了一种状态变换无迹卡尔曼滤波（STUKF）算法。首先，建立了旋转矢量非线性姿态误差模型。然后，通过误差状态变换构建了考虑姿态误差的速度误差状态，使速度误差微分方程中的比力相关项转换成了相对稳定的重力项，避免了无迹卡尔曼滤波（UKF）算法在剧烈角运动、线运动应用场景中计算的误差状态方差与实际不一致的情况。最后，以小型无人船载MEMS-IMU/卫星组合航姿系统为应用场景，经数学仿真及三轴模拟转台实验验证，以速度、位置信息为观测量，在动态大失准角情况下，STUKF姿态误差的估计精度及收敛速度优于UKF和状态变换扩展卡尔曼滤波算法（STEKF）。在三轴转台实验中，在精对准900 s后，STUKF的航向角估计误差收敛到1°（1σ）以内，优于UKF的2°（1σ）及STEKF的3°（1σ）。
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