井下捷联惯导系统滤波优化：提升煤矿精确导航精度

井下捷联惯导系统导航数据处理滤波分析是针对当前煤矿井下定位技术存在的精度不高问题而提出的一种解决方案。传统方法的定位误差较大，为了提升导航系统的准确性，研究者引入了捷联惯性测量单元（Inertial Navigation System, INS）作为精密定位手段。捷联惯导系统利用陀螺仪和加速度计等设备测量物体的角速度和加速度，通过积分和滤波算法实时计算位置和姿态信息。 本文重点讨论了两种滤波算法，即扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter, EKF）和采样卡尔曼滤波（SampEnKF）。扩展卡尔曼滤波是一种广泛应用于INS的滤波方法，它结合了状态方程和观测方程，可以处理非线性和不确定性的系统动态。而采样卡尔曼滤波则是在采样时刻更新滤波器的状态，适用于处理高维和大规模的数据，具有良好的实时性能。 文章详细解析了这两种滤波原理，并通过仿真分析了它们在井下环境中的应用效果。仿真结果显示，在假设井下噪声为高斯白噪声的情况下，采样卡尔曼滤波表现出更好的性能。它的滤波后数据更加平滑，能更准确地反映实际坐标信息，且误差控制在可接受范围内，显示出优秀的滤波效果。这有助于减小定位误差，提高井下人员和设备的导航精度，从而提升煤矿安全和生产效率。 此外，作者还提到了论文的一些背景信息，如收稿和修回日期，以及主要作者刘晓文的研究方向和学术贡献。刘晓文教授专注于电路与系统、无线传感器网络等领域，并指出在选择掘进机组和推动煤巷掘进装备发展时，需要综合考虑地质条件和技术成果的融合。 最后，文中引用了多篇关于煤矿巷道掘进技术和装备的现有研究文献，以支持其观点和提供理论依据。这些参考文献覆盖了我国煤矿巷道掘进技术的现状、发展趋势以及相关技术装备的研究。通过这种方式，文章为煤矿井下导航系统的改进提供了有价值的研究参考和实践指导。