王君 赵苑辰 李涛

（北京航天长征飞行器研究所 北京市 100076）

1 引言

在导航系统的应用中，考虑到低成本、高环境适应性等客观条件，通常使用低精度MEMS 惯组作为传感器来进行捷联导航解算。此类型应用中惯性测量器件与载体固连，当载体存在较大机动时，姿态精度对导航算法的要求较高。捷联惯性导航系统的数据更新算法一般包括姿态更新、速度更新和位置更新算法；其中姿态更新中的误差会加快速度误差、位置误差增加的速度，因此姿态精度对系统精度的影响最大，是算法研究和设计的核心[1]。在自捷联惯性导航系统的概念提出以来，对捷联导航姿态更新算法己经形成了以四元数导航算法、多子样旋转矢量圆锥补偿算法、划船补偿算法为代表的捷联惯性导航姿态更新算法。

国内外许多学者提出了不同的旋转矢量算法[2][3]，都是基于陀螺的角增量信息，然而对于目前的常用惯性器件输出的角速率信息，无法直接使用。因此本文针对以MEMS 陀螺、MEMS 加表为代表的低精度惯性器件，使用角速率信息推导出一种改进旋转矢量的表达式，增加了基于单基线GNSS 位置速度测量的角速度卡尔曼滤波估计补偿方法。经过数学仿真研究和跑车试验数据分析，试验结果表明本文提出的数据融合算法，能够结合改进双子样姿态更新和单基线GNSS 的优势，通过多数据融合算法有效提高载体姿态估计精度，具备较高的工程应用价值。

2 姿态更新算法

捷联惯导姿态更新的经典算法包括姿态更新四元数法、姿态更新旋转矢量法等[1]。……