基于微惯导随机误差时间序列建模的改进组合导航方法（

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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

2、影响微惯性组合导航性能的难题，本文采用时间序列分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

3、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-basedStochasticModelingMethodforImprovingthePerformanceofLow-costMIMU/GNSSIntegrationinLandVehicleNavigationApplicationWANGDingjie1,LVHanfeng1,WUJie1(1.CollegeofAerospaceScienceandEngineering,NationalUniversityofDefenseTechn

4、ology,Changsha410073,China)Abstract:Thispaperproposesastochasticmodelingmethodforlow-costMIMU(MEMS-basedInertialMeasurementUnit)basedonARMA(Auto-RegressiveMoving-Average)analysis.Cost-effectiveMEMS-basedinertialsensorsarewidelyusedinmostcivilareassuchasland/aerialvehiclen

5、avigationandpersonalembeddedintelligentapplicationsduetotheiradvantagesinlightweight,miniaturedesign,lowpowerconsumptionandsurvivability.However,highnoiseandcomplicatederrorscausedbyminiaturedesignhaverenderedthestochasticmodelingchallenging.Inordertoachieveprecisenavigat

6、ionforverylow-costMEMS-basedINS,anARMAmodelforMEMSsensor’szero-biasisestablishedbasedonTSA(TimeSeriesAnalysis)theory.TheARMAmodelisthenexpandedintotheconventionalKalmanfiltertoestimatezero-biason-line.Fieldtestresultsindicatethattheproposedalgorithmcannotonlyrealizeahighl

7、yaccurateautonomousnavigationforlow-costMIMU,butalsoprovidesreliabilitytotheMIMU/GNSSintegratedsystem.Keywords:low-costMEMS-basedIMU;stochasticmodeling;auto-regressivemoving-average;extendedKalmanfiltering7不同于传统SINS系统，微机电MEMS捷联惯导系统（MEMS-basedInertialMeasurementUnit,MIMU）是

8、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