动中通低成本姿态估计：扩展卡尔曼滤波与GPS融合策略

本文主要探讨了"基于扩展卡尔曼滤波的动中通低成本姿态估计"这一主题，由闫林波、贾维敏、姚敏立和沈晓卫四位作者在第二炮兵工程大学的研究背景下完成。动中通（Satcom-on-the-Move, SOTM）系统在实时移动通信中，对姿态信息的精确估计至关重要，但传统的高精度测量设备可能成本较高，因此提出了一种创新的解决方案。 研究者选择四元数作为状态变量，这是因为四元数是一种有效的旋转表示方式，能够方便地处理姿态和旋转问题。他们融合了多种传感器的数据源，包括陀螺仪（提供角速度信息）、加速度计（提供加速度数据）以及单基线全球定位系统（GPS，提供位置和速度信息）。这种方法的关键在于，通过GPS的速度数据来补偿由于载体机动引起的加速度变化，这有助于减小动态估计中的误差。 在遇到转弯等复杂机动时，文章采用了侧滑角补偿法进一步校正姿态估计。侧滑角是描述物体在移动过程中偏离直线运动的角度，通过对这一角度的准确测量和补偿，可以提高姿态估计的精度。这种方法有效地结合了陀螺仪的短时精确性，加速度计的长期稳定性，以及GPS的高精度测速和定位能力。 实验结果显示，这种基于扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter, EKF）的姿态估计算法实现了动态估计精度达到±0.5°，这对于动中通系统的实际应用来说是非常重要的，因为它确保了信号传输的稳定性和定位准确性。这项研究提供了一种经济高效的姿态估计方法，对于降低动中通系统的成本并提升其性能具有显著的价值。文献被分类为V474.2，表明它属于导航与制导领域的研究，并获得了文献标志码A，文章编号1671-637X(2013)07-0053-05，表明它是在2013年7月发表的。