刘 颖，杨 媛，徐金涛

(1.西安邮电大学 自动化学院，陕西 西安 710121；2.中国科学院西安光学精密机械研究所 西安中科华芯测控有限公司，陕西 西安 710119)

随着现代化微电子和微加工技术的发展，由微电子机械系统(Micro-Electro-Mechanical System，MEMS)陀螺仪、加速度计和地磁计组成的捷联惯性测量单元作为惯性导航系统重要的组成部分，已广泛应用在航空航天、军事等领域。在惯性导航系统中，姿态角的测量和解算是重要的控制部分[1]，只有得到较为准确的姿态信息，才能对测量对象的运动姿态进行控制，因此，提高载体姿态解算精度一直是研究热点。在实际对姿态进行解算过程中，MEMS陀螺仪在进行积分运算时会产生累计误差，并且受工作温度的影响会产生温度漂移。加速度计在静态实验中，可以得到相对稳定且准确地数据，但是在动态试验中，容易受到外界环境以及噪声影响，进而影响数据的采集。地磁计所采集的数据在实验过程中可能会受地磁等因素的影响。因此，通常融合3个传感器数据进行姿态解算[2]。

目前，已有多种传感器数据融合的姿态解算方法。较为成熟的有互补滤波技术、卡尔曼滤波技术、粒子滤波技术和神经网络技术等。其中，互补滤波原理较其他方法简单，运算量较小，主要适用于姿态精度要求较低的惯性导航系统，能够对噪声和漂移进行抑制，但其截止频率不易确定，并且如果惯性系统对姿态解算精度有较高要求或者惯性系统长期处在运动状态，单纯使用互补滤波对姿态进行解算往往是不能满足预期的要求。……