赵海军 高大远 王超

摘要：捷联惯导在动基座大方位失准角初始对准时可能会出现模型失配和滤波发散等现象，为提高对准性能，对强跟踪容积卡尔曼滤波算法（STCKF）进行改进，引入非线性系统Sage-Husa噪声估计器、模型失配判据和噪声估计器收敛性判据，根据判据对CKF和STCKF进行切换。仿真结果表明：改进后的STCKF算法可以有效地解决捷联惯导在动基座初始对准时出现的模型失配和滤波发散问题。

关键词：捷联惯导;初始对准;STCKF算法;噪声估计器

中图分类号：U666.1;TH89 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2020）07-0106-05

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水下无人航行器（Unmanned Underwater Vehicle，UUV）在海洋探测及各类活动中应用广泛，受其体积、能源和成本的限制，UUV无法装备高精度惯导，通常使用低成本的捷联惯性导航系统（Strapdown Inertial Navigation System，SINS）或航姿系统。导航精度不仅依赖于其惯性传感器（陀螺仪和加速度计）的精度，还依赖于高精度的初始对准。

UUV通常位于母船甲板或海面进行初始对准，受海浪影响其初始航向角难以获得，水平姿态角不停变化，导致在对准过程中使用的小失准角模型不再适用。而在大失准角条件下，初始对准模型变为非线性，传统的卡尔曼滤波难以适用。随着非线性滤波器方法的发展，针对大失准角条件的初始对准方法得到深入研究。Unscented 卡尔曼滤波器（UKF）[1-2]采用unscented变换用数值方法代替基于Jacob矩阵的线性变换计算统计特性，在计算量不显著增加的情况下得到较好的非线性滤波效果，文献[3]应用球面径向容积准则进行相应数值积分计算，对强非线性滤波效果较好。……