小波卡尔曼级联滤波提高激光捷联惯导系统初始对准精度

"激光技术在捷联惯导系统中的应用，特别是激光捷联惯组(LSIMU)的初始对准问题，以及小波卡尔曼级联滤波算法的提出与效果。" 激光捷联惯导系统（LSIMU）是现代导航技术中的关键组件，它依赖于激光陀螺仪来测量载体的运动状态。然而，由于环境噪声和小型激光陀螺仪自身的局限性，LSIMU在动态基座上的初始对准过程中往往受到较大干扰，难以精确地识别地球自转角速度，从而影响系统精度和对准速度。为解决这一问题，研究者提出了小波卡尔曼级联滤波算法。 小波卡尔曼级联滤波算法是一种结合了小波分析和卡尔曼滤波的高级数据处理方法。小波分析能有效地提取信号的局部特征，对非平稳信号有良好的适应性；而卡尔曼滤波则是一种统计最优的线性滤波器，擅长处理随机过程中的噪声。将两者结合，级联滤波器可以在多个尺度上对信号进行处理，提高对准精度并减少噪声影响。 在实际应用中，该算法通过级联的方式，先利用小波分析对原始测量数据进行降噪处理，提取出有用信号，然后用卡尔曼滤波器对处理后的信号进行在线优化，实现对初始对准误差的连续校正。相比于传统的初始对准算法，这种创新的方法能显著提升对准精度，将全球定位系统辅助激光捷联惯导系统的初始对准精度从10秒提高到5秒以内。同时，由于算法的方差最小，使得对准误差更加稳定，收敛速度更快。 双天线技术在此过程中也发挥了作用，通过两路独立的测量数据，增强了系统的冗余性和可靠性，有助于进一步提高初始对准的精度和稳定性。实验结果验证了小波卡尔曼级联滤波算法在激光捷联惯导系统初始对准中的优越性能，对于提高导航系统的整体性能具有重要意义。 总结来说，小波卡尔曼级联滤波算法在解决激光捷联惯导系统初始对准问题上展现出了强大的潜力。这种创新的数据处理策略不仅能提高对准精度，还能加快对准过程，降低误差波动，对于提升导航系统的可靠性和实用性具有重大价值。未来，随着算法的不断优化和完善，其在航天、航空、军事等领域有着广阔的应用前景。