微惯性传感器下AHRS航姿解算：互补滤波与卡尔曼滤波的性能比较

本文主要探讨了AHRS（Attitude Heading Reference System，惯性导航系统）航姿解算中的两种关键滤波技术——互补滤波器和卡尔曼滤波器的比较研究。在飞行姿态控制领域，加速度计和磁传感器是核心组件，但它们的测量数据易受多种因素影响，如加速度计同时记录了重力加速度和运动加速度，而磁传感器则容易受到磁场干扰，导致计算出的横滚角、俯仰角和航向角存在误差。 作者丁君和赵忠华针对这些问题，提出利用陀螺仪的数据来改进姿态解算算法。他们选择使用VN-100微型惯性测量单元（MicroInertial Measurement Unit, MIMU）作为实验平台，通过MATLAB软件进行仿真分析。互补滤波器和卡尔曼滤波器都是常见的滤波算法，前者基于简单的逻辑判断和传感器冗余的优势，能够在一定程度上减少噪声和不确定性的影响；后者则是基于统计模型和预测理论，通过递推估计和最小均方误差原则优化状态估计，提供更精确的结果。 通过对比仿真结果，文章揭示了两种滤波方法都能有效地提升姿态角的精度，但互补滤波器展现出更高的效率和更好的性能。这是因为互补滤波器在处理非线性和不确定性的数据时更为直观和快速，而卡尔曼滤波器虽然理论基础强大，但在实时性和复杂环境下的响应可能稍逊于互补滤波器。 这篇论文为解决AHRS航姿解算中的滤波问题提供了实用的策略，对于实际应用中的飞行器导航和控制系统优化具有重要的参考价值。对于从事微电子、航空电子和导航技术领域的研究人员或工程师来说，理解并掌握这两种滤波方法的优劣，有助于提高系统的稳定性和可靠性。