PSINS-卡尔曼滤波器的可观测度以及误差分配分析方法

发布网友发布时间：2024-10-23 23:20

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热心网友时间：2024-11-10 03:09

本文聚焦于卡尔曼滤波器的可观测度分析方法与误差分配，旨在提供优化设计卡尔曼滤波器的策略。通过《Error Distribution Method and Analysis of Observability Degree Based on the Covariances in Kalman Filter》一文，作者阐述了一种基于协方差的可观测度分析方法，以及状态变量的误差分布策略。文章最后通过单位置精对准和双位置精对准的卡尔曼滤波器，实践上述理论分析。

可观测度和误差分配分析方法为卡尔曼滤波器优化设计指引方向，提供了通用优化策略。论文中的代码实现了单位置精对准与双位置精对准的卡尔曼滤波器，用于比较不同对准方法的可观测度差异与误差分配。

在具体实现上，`test_align_two_position_kf_err_distribute`函数模拟生成的imu数据被用于比较单位置和双位置精对准方法。`kfstat`函数用于计算状态可观测度，`alignvn_kfs`函数则展示了双位置对准下的零偏估计结果。

通过分析单位置与双位置精对准的可观测度，我们可以观察到不同状态变量的可观测度特性。在单位置对准中，陀螺零偏和加速度表零偏的可观测度有限，特别是在y轴陀螺零偏和z轴加速度表零偏。双位置对准则显著提高了陀螺零偏的可观测度，特别是在旋转180度之后，加速度表x、y轴零偏的收敛速度显示了更强的可观测度。

在误差分配方面，单位置与双位置对准的分析揭示了状态变量P矩阵中，初始P矩阵、前向噪声、观测噪声的比重。单位置对准下，陀螺零偏的初始P矩阵比重较大，而双位置对准下，初始P矩阵比重较小，与陀螺噪声、加速度表噪声及观测速度噪声相关。这为卡尔曼滤波器参数设置提供了参考。

论文最后提出了卡尔曼滤波优化建议，强调不可观测状态量的删除、可观测度较弱状态量初始P矩阵的适度调整、可观测度较强状态量初始P矩阵的加大以及合理利用误差分配表，以减小滤波估计误差，提高精度。

总之，本文通过深入探讨卡尔曼滤波器的可观测度分析与误差分配，为优化设计卡尔曼滤波器提供了理论基础与实践指导，旨在通过不同方法的对比分析，为实际应用中卡尔曼滤波器的设计与优化提供参考。