基于微惯导随机误差时间序列建模的改进组合导航方法（.doc

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1、基于微惯导随机误差时间序列建模的改进组合导航方法*收稿日期：2015-XX-XX作者简介：王鼎杰（1990－），男，山西长治人，博士研究生，E-mail：wangdingjie11@nudt.edu.cn；吴杰（通信作者），男，教授，博士，博士生导师，E-mail：wujie_nudt@sina.com王鼎杰1，吕汉峰1，吴杰1（1.国防科学技术大学航天科学与工程学院，湖南长沙410073）摘要：针对低精度、低成本微机电惯性测量单元（MEMS-basedInertialMeasurementUnit,MIMU）随机误差建模效果不理想会极大影响微惯性组合导航性能的难题，本文采用时间序列分

2、析方法建立了微机械惯性传感器随机噪声自回归滑动平均（AutoRegressiveMovingAverage,ARMA）模型，进而通过对卡尔曼滤波器的状态变量进行增广，并基于ARMA模型建立系统动力学方程和观测方程，实现对零偏误差的在线标定。实测数据分析验证了该ARMA噪声建模的有效性。实测数据处理结果表明，该方法能够显著提高低成本MIMU惯性解算外推精度，增强微惯性/卫星（GlobalNavigationSatelliteSystem,GNSS）组合导航可靠性。关键词：微惯性；随机误差；自回归滑动平均；扩展卡尔曼滤波中图分类号：V448.22+4文献标志码：A　　　文章编号：ARMA-

3、basedStochasticModelingMethodforImprovingthePerformanceofLow-costMIMU/GNSSIntegrationinLandVehicleNavigationApplicationWANGDingjie1,LVHanfeng1,WUJie1(1.CollegeofAerospaceScienceandEngineering,NationalUniversityofDefenseTechnology,Changsha410073,China)Abstract:Thispaperproposesastochasticmodeling

4、methodforlow-costMIMU(MEMS-basedInertialMeasurementUnit)basedonARMA(Auto-RegressiveMoving-Average)analysis.Cost-effectiveMEMS-basedinertialsensorsarewidelyusedinmostcivilareassuchasland/aerialvehiclenavigationandpersonalembeddedintelligentapplicationsduetotheiradvantagesinlightweight,miniaturede

5、sign,lowpowerconsumptionandsurvivability.However,highnoiseandcomplicatederrorscausedbyminiaturedesignhaverenderedthestochasticmodelingchallenging.Inordertoachieveprecisenavigationforverylow-costMEMS-basedINS,anARMAmodelforMEMSsensor’szero-biasisestablishedbasedonTSA(TimeSeriesAnalysis)theory.The

6、ARMAmodelisthenexpandedintotheconventionalKalmanfiltertoestimatezero-biason-line.Fieldtestresultsindicatethattheproposedalgorithmcannotonlyrealizeahighlyaccurateautonomousnavigationforlow-costMIMU,butalsoprovidesreliabilitytotheMIMU/GNSSintegratedsystem.Keywords:low-costMEMS-basedIMU;stochasticm

7、odeling;auto-regressivemoving-average;extendedKalmanfiltering不同于传统SINS系统，微机电MEMS捷联惯导系统（MEMS-basedInertialMeasurementUnit,MIMU）是一种基于微机电（Micro-Electro-MechanicalSystem,MEMS）技术、具有小体积、轻质量、粗放制作、快速启动、低成本、大批量、高可靠性等优点的航位递推系统，这些优势使得M