第3章　匹配模式选择

在线标定中一般采用卡尔曼滤波算法对器件误差进行估计，而滤波的估计精度及收敛速度取决于误差参数的可观测性。系统中各状态量的可观测度越高，其滤波收敛速度越快、估计精度越高。相反，当状态量的可观测度较低，说明该状态量可观测性较差，则无法准确估计出该状态量。因此，在对状态量进行卡尔曼滤波之前，应该首先对系统做可观测性分析，得出系统状态是否完全可观测以及系统中各状态量的可观测度。此外，在线标定过程中系统匹配模式的选择也是影响滤波估计效果的主要因素之一，为了提高惯性器件误差的标定效果，有必要研究不同匹配模式对在线标定结果的影响。

本章首先对卡尔曼滤波基本理论以及常用可观测性分析方法进行介绍。而后针对当前可观测度分析方法的不足，给出一种基于最小二乘估计理论的可观测度分析方法，该方法将系统初始状态估计误差的衰减程度定义为状态量的可观测度指标，用以评价系统可观测度。通过设计仿真试验，对比基于SVD的可观测度分析方法，证明该方法的特点及优越性。最后采用新的可观测度指标，对比分析“速度＋姿态”匹配、“速度＋姿态＋位置”匹配、“速度＋位置”匹配三种匹配模式下各误差参数的可观测度，并通过仿真试验得出在弹载捷联惯导系统在线标定中采用“速度＋姿态”匹配效果最好，为捷联惯导系统标定方案的优化提供了理论依据。