卫星拒止情况下低精度惯导系统航姿算法研究

卫星拒止情况下低精度惯导系统航姿算法研究
随着卫星导航技术的普及应用，我们越来越依赖于卫星信号进行导
航定位。

但是，在一些情况下，比如在战场环境下或者在某些天气条件下，卫星信号可能会被干扰或屏蔽，这就使得我们无法继续依赖卫星进
行导航定位。

为了解决这个问题，我们需要一种可以在卫星信号不可用
的情况下进行导航定位的替代方案。

这就是低精度惯性导航系统。

低精度惯性导航系统是一种基于惯性传感器（加速度计和陀螺仪）
进行姿态测量和航向推演的技术。

它的主要优点是可以在没有外部信号
的情况下进行导航定位，而且具有较高的稳定性和精度。

但是，由于惯
性传感器存在累积误差的问题，低精度惯性导航系统的精度并不高，所
以在实际应用中，我们需要进一步提高姿态算法的精度以满足实际需求。

下面我们将着重论述在卫星信号不可用的情况下的低精度惯性导航
系统的姿态算法。

低精度惯性导航系统的主要任务是测量飞行器的姿态信息，以此推
算出飞行器的位置。

姿态信息通常由欧拉角来描述，即俯仰角、横滚角
和偏航角。

利用惯性传感器进行姿态测量的基本原理是通过计算加速度
计的重力分量和陀螺仪的旋转速度来计算机体姿态信息。

具体的算法流程如下：
1. 陀螺仪预积分
陀螺仪预积分是指在滤波操作前先进行一次预处理，得到一组初步
的旋转量作为加速度计的补偿。

预积分一般利用欧拉公式或四元数进行
计算。

2. 轴向误差补偿
在陀螺仪的旋转过程中，由于陀螺仪的轴向误差可能会导致姿态算
法的精度降低，因此需要进行一定的修正。

轴向误差补偿是指根据陀螺
仪沿着不同轴向的误差对陀螺仪的输出进行修正。

3. 投影滤波
投影滤波是一种常用的姿态滤波方法，它主要是通过将惯性传感器输出的信号投影到不同方向上进行处理。

投影滤波可以有效地减小传感器的噪声干扰和累积误差，并使姿态测量精度更高。

4. 升阶滤波
升阶滤波是一种基于卡尔曼滤波的姿态滤波方法，它是通过卡尔曼滤波的观测方程和状态方程对姿态进行滤波，并根据系统的状态更新滤波参数。

升阶滤波可以有效地抵抗姿态变化的影响，同时也可以减小因累积误差导致的位置偏移。

总的来说，低精度惯性导航系统的姿态算法可以通过利用预积分、轴向误差补偿、投影滤波和升阶滤波等多种方法来提高精度，并在卫星信号不可用的情况下实现导航定位。

虽然低精度惯性导航系统仍然存在一定的误差和局限性，但它依旧是一种非常实用的替代方案。

未来，我们可以通过引入更加先进的传感器技术和算法优化，来进一步提高低精度惯性导航系统的精度和可靠性。