卡尔曼滤波与偏差估计：提升定位定向系统精度的关键技术

本文主要探讨了定位定向系统的数字仿真与试验，特别是针对卡尔曼滤波方法在其中的应用。卡尔曼德波（Kalman De-Biasing）算法是一种状态和偏差分离的优化估计技术，它在处理包含大量偏差项的系统中表现出色，因为它的特点是计算量小且估计精度高。论文详细介绍了如何利用这种算法来估计三维空间中的陀螺仪和加速度计的未知恒定偏差，这些传感器是定位定向系统的核心组成部分。 在仿真研究中，通过这种方法，系统的位置精度得到了显著提升，提升了三个数量级，这使得系统的性能接近美国PADS（Precision Attitude and Director System）系统的设计标准，后者是70年代初期由美国利登公司研发的，专为炮兵测量设计，能够实时测定车辆的平面位置、高度和方向，其精度和自动化程度远超常规测量方法。 卡尔曼滤波器的原理是基于动态系统的状态和观测方程，通过最小化预测误差和观测误差，提供最优的状态估计。然而，当偏差项过多时，传统的状态估计方法可能会遇到计算复杂度增加和稳定性问题。状态和偏差去耦估计策略通过分离处理状态和偏差，有效地解决了这些问题，即使在高维状态和短观测阵列的情况下，也能保持良好的估计性能。 文章还提到了70年代中期的进一步发展，即通过改进的实时卡尔曼滤波算法和测前校准技术，定位定向系统的精度被提升到了大地测量的2级标准，这使得它在军事和民用领域都有广泛的应用前景，包括大地测量、地质勘探、管道铺设等。 本文的重点在于介绍了一种在定位定向系统中提高精度的有效工具——状态和偏差去耦的卡尔曼滤波方法，以及其在实际应用中所带来的性能提升和广泛的应用潜力。这对于理解和开发更高效、精确的导航和定位技术具有重要意义。