ISR-CDKF提升SINS大方位初始对准精度与稳定性

本文主要探讨了在SINS（Strapdown Inertial Navigation System，捷联惯性导航系统）的大方位失准角初始对准过程中，非线性滤波算法的应用及其优化。SINS的误差模型在大角度失准情况下表现出明显的非线性特性，这对滤波算法的精度和稳定性提出了挑战。扩展卡尔曼滤波器（EKF，Extended Kalman Filter）虽然被广泛使用，但由于其精度有限且需要计算复杂的雅可比矩阵（Jacobian matrix），在处理这种非线性问题时显得力不从心。 传统的中心差分卡尔曼滤波器（CDKF，Central Difference Kalman Filter）在一定程度上提高了精度，但其计算量大，且算法稳定性不足。为了克服这些缺点，作者提出了一种迭代测量更新的平方根中心差分卡尔曼滤波器（ISR-CDKF，Iterative Square Root Central Difference Kalman Filter）。该算法旨在提高滤波精度，增强收敛性，并提升数值稳定性，特别适合于SINS在大方位失准角初始对准时的误差估计和校正。 通过详细的仿真分析，结果表明，ISR-CDKF算法在实际应用中展现出了显著的优势。它不仅能有效地降低误差，提高导航系统的定位精度，而且在处理非线性问题时表现出更好的鲁棒性，使得SINS在复杂环境下的性能得到显著提升。此外，论文还强调了该算法在林业智能检测与控制系统中的潜在应用，特别是在需要高精度和稳定性的场合。 本文的研究对于提升捷联惯导系统在大方位失准角条件下的导航性能具有重要意义，展示了ISR-CDKF算法在实际工程中的实用价值，并为进一步改进和优化非线性滤波技术提供了新的思路。