CN101246022B - 基于滤波的光纤陀螺捷联惯导系统两位置初始对准方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供的是一种基于滤波的光纤陀螺捷联惯导系统两位置初始对准方法。包括：通过外部设备确定载体的初始位置参数；采集光纤陀螺仪和石英加速度计输出的数据；对采集到的光纤陀螺仪和石英加速度计的数据进行处理；估计出载体的航向角K₁、载体坐标系b系上的东向光纤陀螺漂移ε_x1、载体坐标系上的北向光纤陀螺漂移ε_y1；载体从第一个位置绕方位轴旋转到第二个位置；估计出载体的航向角K₂、载体坐标系b系上的东向光纤陀螺陀螺漂移ε_y1、载体坐标系上的北向光纤陀螺陀螺漂移ε_y2；计算载体坐标系上的计算光纤陀螺的陀螺漂移ε_x、ε_y；对陀螺的逐次启动误差进行修正；估计出平台失准角等步骤。本发明能克服地理系等效陀螺漂移对方位失准角估算精度的影响，提高对准的精度。

Description

基于滤波的光纤陀螺捷联惯导系统两位置初始对准方法

(一)技术领域

本发明涉及的是一种两位置测量方法，具体地说是一种基于滤波技术的光纤陀螺捷联惯性导航系统初始姿态参数的两位置测量方法。

(二)背景技术

初始对准误差是光纤陀螺捷联惯性导航系统主要的测量误差源，初始对准误差对系统误差的影响不仅表现在姿态测量输出上，而且表现在速度和位置测量输出上。载体相对于导航坐标系初始姿态的测量精度直接影响着导航参数的精度。因此，在光纤陀螺捷联惯性导航系统进入导航解算状态前，必须首先完成初始对准过程。

按照基座的运动状态来分，初始对准又可以分为静基座对准和动基座对准。所谓动基座对准是指在载体机动和外界扰动的情况下，光纤陀螺捷联惯性导航系统完成初始对准。动基座对准通常采用外部信息，如其它高精度惯性导航系统的输出、GPS的输出或是DVL的输出等，构造快速、稳定、鲁棒性强的滤波器，对系统的状态变量进行滤波估计，并在滤波稳定后进行姿态修正。具体有卡尔曼滤波组合对准方法、速度匹配对准方法、速度加姿态匹配对准方法等。所谓静基座对准是指在载体静止的情况下，光纤陀螺捷联惯性导航系统进行初始对准。静基座对准通常采用解析式对准方法、罗经回路对准方法、方位估算方法、两位置对准法等。

静基座下传统的两位置对准法属于自对准，它将两个位置上光纤陀螺陀螺和石英加速度计的输出值直接引入导航计算机中，并导航计算机中构造离散的卡尔曼滤波器，对数学平台的失准角进行估计，在估计过程中，载体需要绕方位轴旋转一次，来提高系统状态量的可观测性。传统的两位置对准法不需要外部设备提供参考信息，保留了光纤陀螺捷联惯性导航系统自主性的优点，是广泛使用的对准方法。

分析光纤陀螺捷联惯性导航系统的误差特性可知：所有对准方法的难点与重点在方位失准角的估计。对方位失准角进行估计，加快方位失准角的收敛速度并提高其估计精度，就要提高方位失准角的可观测度，而它的可观测度与东向陀螺漂移密切相关。由于静基座下进行以速度为观测量的组合对准，系统可观测度不高，尤其是地理坐标系下的东向陀螺漂移不可观测，导致了方位失准角的可观测度难以提高。在两位置对准过程中，虽然载体绕方位轴旋转一个角度提高了方位失准角的可观测度，但提高的程度有限，仍达不到准确估计的目的。

经过文献检索，在CNKI数据库中发现了几篇与本发明申请相关的报道，例如：1、基于转动的光纤陀螺捷联系统初始对准研究；2、捷联惯导系统初始对准的参数辨识法；3、捷联惯性导航系统初始对准方法研究及其仿真；4、基于转动的光纤陀螺捷联惯性导航系统初始对准研究等。其中比较相关的为：基于转动的光纤陀螺捷联系统初始对准研究和基于转动的光纤陀螺捷联惯性导航系统初始对准研究，：基于某型低精度光纤陀螺捷联系统，分别采用经典罗经对准、两位置卡尔曼滤波及连续旋转卡尔曼滤波三种方法进行了初始对准实验研究。直接利用卡尔曼滤波对陀螺漂移进行估计其对准精度并不是很高。捷联惯性导航系统初始对准方法研究及其仿真：从两方面来对初始对准进行研究的，即静基座对准和动基座的传递对准。其中静基座初始对准，是利用多位置对准的方法来实现的。传递对准则是利用速度加姿态角的方法来实现。

(三)发明内容

本发明的目的在于提供一种能够解决在载体在静止状态下，地理坐标系下的东向光纤陀螺陀螺漂移不可观测，导致方位失准角的可观测度难以提高的问题的基于滤波的光纤陀螺捷联惯导系统两位置初始对准方法。

本发明的目的是这样实现的：

步骤1、通过外部设备确定载体的初始位置参数，将它们装订至导航计算机中；

步骤2、光纤陀螺捷联惯性导航系统进行预热，然后采集光纤陀螺仪和石英加速度计输出的数据；

步骤3、对采集到的光纤陀螺仪和石英加速度计的数据进行处理，采用二阶调平法和方位估算法来完成系统的相对准，初步确定载体的姿态；

步骤4、粗对准结束后进入精对准阶段，保持载体在第一个位置上静止不动，采用卡尔曼滤波技术估计出载体的航向角K₁、载体坐标系b系上的东向光纤陀螺漂移ε_x1、载体坐标系上的北向光纤陀螺漂移ε_y1；

步骤5、载体从第一个位置绕方位轴旋转到第二个位置，即载体的航向角旋转一个角度；

步骤6、保持载体在第二个位置上静止不动，采用卡尔曼滤波技术估计出载体的航向角K₂、载体坐标系b系上的东向光纤陀螺陀螺漂移ε_y1、载体坐标系上的北向光纤陀螺陀螺漂移ε_y2；

步骤7、利用步骤5和步骤6获得的K₁、K₂以及ε_x1、ε_x2、ε_y1、ε_y2计算载体坐标系上的计算光纤陀螺的陀螺漂移ε_x、ε_y，其计算公式为：

${\mathrm{\ϵ}}_x={\mathrm{\ϵ}}_{x1}-\frac{\cos K_1}{\sin K_2-\sin K_1}({\mathrm{\ϵ}}_{y2}-{\mathrm{\ϵ}}_{y1})$

${\mathrm{\ϵ}}_y={\mathrm{\ϵ}}_{y1}-\frac{\sin K_1}{\sin K_2-\sin K_1}({\mathrm{\ϵ}}_{y2}-{\mathrm{\ϵ}}_{y1});$

步骤8、将步骤7获得的计算光纤陀螺陀螺漂移ε_x、ε_y代入到陀螺的误差模型补偿中，对陀螺的逐次启动误差进行修正；

步骤9、采用卡尔曼滤波技术估计出平台失准角，并在精对准结束时用它来修正系统的捷联姿态矩阵，完成精确初始对准。

本发明还可以包括如下特征：

1、步骤4、步骤6、步骤9中的用到的系统状态方程和量测方程为：

$\stackrel{.}{x}\left(t\right)=A\left(t\right)x\left(t\right)+B\left(t\right)W\left(t\right)$

z(t)＝H(t)x(t)

式中状态向量和系统噪声分别为

W(t)＝[a_x a_y ω_x ω_y ω_z 0 0 0 0 0]^TδV，

分别为速度误差和平台失准角；下角标表示投影的方向；系统模型噪声的方差为Q(t)；

系统的状态矩阵和观测矩阵分别为

$A\left(t\right)=\left[\begin{array}{cc}{F}_{5\×5}& T_{5\×5}\\ 0_{5\×5}& 0_{5\×5}\end{array}\right]$ $B\left(t\right)=\left[\begin{array}{cc}{T}_{5\×5}& 0_{5\×5}\\ 0_{5\×5}& 0_{5\×5}\end{array}\right]$

其中

$F_{5\×5}=\left[\begin{array}{cc}{F}_{2\×2}& F_{2\×3}\\ F_{3\×2}& F_{3\×3}\end{array}\right]$

$F_{2\×2}=\left[\begin{array}{cc}\frac{V_n\tan L}{R_n}& 2{\mathrm{\ω}}_{\mathrm{ie}}\sin L+\frac{V_e\tan L}{R_n}\\ -2({\mathrm{\ω}}_{\mathrm{ie}}\sin L+\frac{V_e\tan L}{R_n})& 0\end{array}\right]$

$F_{2\×3}=\left[\begin{array}{ccc}0& -f_u& f_n\\ f_u& 0& -f_e\end{array}\right]$

$F_{3\×2}=\left[\begin{array}{cc}0& -\frac{1}{R_m}\\ \frac{1}{R_n}& 0\\ \frac{\tan L}{R_n}& 0\end{array}\right]$

$F_{3\×3}=\left[\begin{array}{ccc}0& {\mathrm{\ω}}_{\mathrm{ie}}\sin L+\frac{V_e\tan L}{R_n}& -({\mathrm{\ω}}_{\mathrm{ie}}\cos L+\frac{V_e}{R_n})\\ -({\mathrm{\ω}}_{\mathrm{ie}}\sin L+\frac{V_e\tan L}{R_n})& 0& -\frac{V_n}{R_m}\\ {\mathrm{\ω}}_{\mathrm{ie}}\cos L\frac{V_e}{R_n}& \frac{V_n}{R_m}& 0\end{array}\right]$

令捷联姿态矩阵为

$C_b^n=\left[\begin{array}{ccc}{C}_{11}& C_{12}& C_{13}\\ C_{21}& C_{22}& C_{23}\\ C_{31}& C_{32}& C_{33}\end{array}\right]$

则

$T_{5\×5}=\left[\begin{array}{ccccc}{C}_{11}& C_{12}& 0& 0& 0\\ C_{21}& C_{22}& 0& 0& 0\\ 0& 0& C_{11}& C_{12}& C_{13}\\ 0& 0& C_{21}& C_{22}& C_{32}\\ 0& 0& C_{31}& C_{32}& C_{33}\end{array}\right]$

取水平方向上的速度误差为观测量，系统的观测方程为

$H\left(t\right)=\left[\begin{array}{cccccccccc}1& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0\\ 0& 1& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0\end{array}\right].$

2、步骤4、步骤6、步骤9中，对系统的状态变量进行估计，对光纤陀螺捷联惯性系统的系统方程进行离散化，离散化采用泰勒级数展开的方法

$\mathrm{\Φ}(k+1,k)=I+\mathrm{TA}\left(k\right)+\frac{T^2}{2!}{A}^2\left(k\right)+\frac{T^3}{3!}{A}^3\left(k\right)+...$

其中T为滤波周期；

系统模型噪声的方差为

$Q\left(k\right)=\mathrm{QT}+[\mathrm{FQ}+{\left(\mathrm{FQ}\right)}^T]\frac{T^2}{2!}+\left\{F\right[\mathrm{FQ}+{\left(\mathrm{FQ}\right)}^T]+{\left[F(\mathrm{FQ}+{\mathrm{QF}}^T)\right]}^T\}\frac{T^3}{3!}+....$

3、步骤4、步骤6、步骤9中卡尔曼滤波器的迭代工作，第k+1步的量测值为z(k+1)，则x(k+1)的卡尔曼滤波估计值

按下述方程求解：

计算系统状态的一步预测

$\hat{x}(k+1|k)=\mathrm{\Φ}(k+1,k)\hat{x}\left(k\right)$

计算系统状态的估计

$\hat{x}(k+1)=\hat{x}(k+1|k)+K(k+1)[z(k+1)-H(k+1)\hat{x}(k+1|k)]$

计算卡尔曼滤波器的增益

K(k+1)＝P(k+1|k)H^T(k+1)[H(k+1)P(k+1|k)H^T(k+1)+R(k+1)]^-1

计算预测误差的方差

P(k+1|k)＝Φ(k+1，k)P(k)Φ^T(k+1，k)+Γ(k+1，k)Q(k)Γ^T(k+1，k)

计算滤波估计误差的方差

P(k+1)＝(I-K(k+1)H(k+1))P(k+1|k)。

4、第步骤5中所述的载体的航向角旋转一个角度是旋转角度为大于10°的大角度。

为了解决在载体在静止状态下，地理坐标系下的东向光纤陀螺漂移不可观测，导致了方位失准角的可观测度难以提高的问题，本发明提供了一种基于卡尔曼滤波的两位置组合对准新方法。该技术方案采用卡尔曼滤波在载体的两个不同方位上估计姿态角，进而计算出水平方向的陀螺漂移并在对准的最后阶段加以补偿。克服了地理系等效陀螺漂移对方位失准角估算精度的影响，提高了对准的精度。与基于转动的光纤陀螺捷联系统初始对准研究和基于转动的光纤陀螺捷联惯性导航系统初始对准研究中的技术方案相比较，本发明通过估计的姿态角计算陀螺漂移。由于姿态角的估计精度高于陀螺漂移，所以本发明的对准精度高。与捷联惯性导航系统传统的初始对准方法研究及其仿真中的技术方案相比，本发明的精对准采用了两位置卡尔曼滤波估算法。

本发明以速度作为观测量，设计了一种新的两位置组合对准方法。在精对准过程中，改变载体的航向，使载体处于两个不同位置。卡尔曼滤波器在这两个位置进行估计，利用陀螺漂移估计值之间的关系，并经数据处理，得到水平方向上的陀螺漂移，同时实现高精度的初始对准。这种方法解决了静基座条件下东向陀螺漂移的不可观测，以及由此导致的方位失准角精度不高的问题。同时，利用在对准中对于水平方向上两个光纤陀螺陀螺漂移的估计值，可以对光纤陀螺进行误差补偿处理。由于陀螺漂移是造成捷联惯性导航系统输出导航参数产生误差的重要因素，所以，采用本发明的技术方案进行初始对准后补偿光纤陀螺的误差可以有效地减小陀螺漂移对于捷联惯性导航系统的导航参数误差，提高捷联惯性导航系统的导航精度。

(四)附图说明

图1为本发明的基于卡尔曼滤波的两位置组合对准方法流程图。

图2为载体静基座条件下，本发明的基于卡尔曼滤波的两位置组合对准新方法的东向失准角实验曲线。实验环境定义为：平台失准角

第一个位置与第二个位置相差40°。

图3为载体静基座条件下，本发明的基于卡尔曼滤波的两位置组合对准新方法的北向失准角实验曲线。实验环境定义为：平台失准角

第一个位置与第二个位置相差40°。

图4为载体静基座条件下，本发明的基于卡尔曼滤波的两位置组合对准新方法的方位失准角实验曲线。实验环境定义为：平台失准角

第一个位置与第二个位置相差40°。

(五)具体实施方式

下面结合附图举例对本发明做更详细地描述：

步骤1、通过外部设备确定载体的初始位置参数(包括初始的经度、纬度)，将它们装订至导航计算机中。

步骤2、光纤陀螺捷联惯性导航系统进行预热，然后采集光纤陀螺仪和石英加速度计输出的数据。预热时间根据具体系统设定。

步骤3、对采集到的光纤陀螺仪和石英加速度计的数据进行处理，根据光纤陀螺捷联惯性导航系统的误差传播特性和古典控制理论，采用二阶调平法和方位估算法来完成系统的粗对准，初步确定载体的姿态。粗对准时间设置为200s。

步骤4、粗对准结束后进入精对准阶段。保持载体在第一个位置上静止不动，采用卡尔曼滤波技术估计出载体的航向角K₁、载体坐标系b系上的东向光纤陀螺漂移ε_x1、载体坐标系上的北向光纤陀螺漂移ε_y1。在第一个位置上的滤波估计时间设置为120s。

步骤5、载体从第一个位置绕方位轴旋转到第二个位置，即载体的航向角旋转一个角度。为了保证计算的精度，旋转角度应为大于10°的大角度。转动时间设置为30s。

步骤6、保持载体在第二个位置上静止不动，采用卡尔曼滤波技术估计出载体的航向角K₂、载体坐标系b系上的东向光纤陀螺陀螺漂移ε_y1、载体坐标系上的北向光纤陀螺陀螺漂移ε_y2。在第二个位置上的滤波估计时间设置为120s。

步骤7、利用步骤5和步骤6获得的K₁、K₂以及ε_x1、ε_x2、ε_y1、ε_y2计算载体坐标系上的计算光纤陀螺的陀螺漂移ε_x、ε_y。

${\mathrm{\ϵ}}_x={\mathrm{\ϵ}}_{x1}-\frac{\cos K_1}{\sin K_2-\sin K_1}({\mathrm{\ϵ}}_{y2}-{\mathrm{\ϵ}}_{y1})$

${\mathrm{\ϵ}}_y={\mathrm{\ϵ}}_{y1}-\frac{\sin K_1}{\sin K_2-\sin K_1}({\mathrm{\ϵ}}_{y2}-{\mathrm{\ϵ}}_{y1})$

步骤8、将步骤7获得的计算光纤陀螺陀螺漂移ε_x、ε_y代入到陀螺的误差模型补偿中，对陀螺的逐次启动误差进行修正，抵消水平方向陀螺漂移对初始对准测量结果造成的影响。

步骤9、采用卡尔曼滤波技术估计出平台失准角，并在精对准结束时用它来修正系统的捷联姿态矩阵，完成精确初始对准。步骤9的估计时间设置为200s。

本发明还可以包括如下特征：

1)步骤4、步骤6、步骤9中的用到的系统状态方程和量测方程如下：

$\stackrel{.}{x}\left(t\right)=A\left(t\right)x\left(t\right)+B\left(t\right)W\left(t\right)$

z(t)＝H(t)x(t)

式中状态向量和系统噪声分别为

W(t)＝[a_x a_y ω_x ω_y ω_z 0 0 0 0 0]^TδV，

分别为速度误差和平台失准角；下角标表示投影的方向；系统模型噪声的方差为Q(t)。

系统的状态矩阵和观测矩阵分别为

$A\left(t\right)=\left[\begin{array}{cc}{F}_{5\×5}& T_{5\×5}\\ 0_{5\×5}& 0_{5\×5}\end{array}\right]$ $B\left(t\right)=\left[\begin{array}{cc}{T}_{5\×5}& 0_{5\×5}\\ 0_{5\×5}& 0_{5\×5}\end{array}\right]$

其中

$F_{5\×5}=\left[\begin{array}{cc}{F}_{2\×2}& F_{2\×3}\\ F_{3\×2}& F_{3\×3}\end{array}\right]$

$F_{2\×2}=\left[\begin{array}{cc}\frac{V_n\tan L}{R_n}& 2{\mathrm{\ω}}_{\mathrm{ie}}\sin L+\frac{V_e\tan L}{R_n}\\ -2({\mathrm{\ω}}_{\mathrm{ie}}\sin L+\frac{V_e\tan L}{R_n})& 0\end{array}\right]$

$F_{2\×3}=\left[\begin{array}{ccc}0& -f_u& f_n\\ f_u& 0& -f_e\end{array}\right]$

$F_{3\×2}=\left[\begin{array}{cc}0& -\frac{1}{R_m}\\ \frac{1}{R_n}& 0\\ \frac{\tan L}{R_n}& 0\end{array}\right]$

$F_{3\×3}=\left[\begin{array}{ccc}0& {\mathrm{\ω}}_{\mathrm{ie}}\sin L+\frac{V_e\tan L}{R_n}& -({\mathrm{\ω}}_{\mathrm{ie}}\cos L+\frac{V_e}{R_n})\\ -({\mathrm{\ω}}_{\mathrm{ie}}\sin L+\frac{V_e\tan L}{R_n})& 0& -\frac{V_n}{R_m}\\ {\mathrm{\ω}}_{\mathrm{ie}}\cos L\frac{V_e}{R_n}& \frac{V_n}{R_m}& 0\end{array}\right]$

令捷联姿态矩阵为

$C_b^n=\left[\begin{array}{ccc}{C}_{11}& C_{12}& C_{13}\\ C_{21}& C_{22}& C_{23}\\ C_{31}& C_{32}& C_{33}\end{array}\right]$

则

$T_{5\×5}=\left[\begin{array}{ccccc}{C}_{11}& C_{12}& 0& 0& 0\\ C_{21}& C_{22}& 0& 0& 0\\ 0& 0& C_{11}& C_{12}& C_{13}\\ 0& 0& C_{21}& C_{22}& C_{32}\\ 0& 0& C_{31}& C_{32}& C_{33}\end{array}\right]$

取水平方向上的速度误差为观测量。由于载体处于静止状态，捷联惯性导航系统的输出既是速度误差。系统的观测方程为

$H\left(t\right)=\left[\begin{array}{cccccccccc}1& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0\\ 0& 1& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0\end{array}\right]$

2)步骤4、步骤6、步骤9中，对系统的状态变量进行估计，需要对光纤陀螺捷联惯性系统的系统方程进行离散化。离散化采用泰勒级数展开的方法

$\mathrm{\Φ}(k+1,k)=I+\mathrm{TA}\left(k\right)+\frac{T^2}{2!}{A}^2\left(k\right)+\frac{T^3}{3!}{A}^3\left(k\right)+...$

其中T为滤波周期。

系统模型噪声的方差为

$Q\left(k\right)=\mathrm{QT}+[\mathrm{FQ}+{\left(\mathrm{FQ}\right)}^T]\frac{T^2}{2!}+\left\{F\right[\mathrm{FQ}+{\left(\mathrm{FQ}\right)}^T]+{\left[F(\mathrm{FQ}+{\mathrm{QF}}^T)\right]}^T\}\frac{T^3}{3!}+...$

3)步骤4、步骤6、步骤9中卡尔曼滤波器的迭代工作。第k+1步的量测值为z(k+1)，则x(k+1)的卡尔曼滤波估计值

按下述方程求解：

计算系统状态的一步预测

$\hat{x}(k+1|k)=\mathrm{\Φ}(k+1,k)\hat{x}\left(k\right)$

计算系统状态的估计

$\hat{x}(k+1)=\hat{x}(k+1|k)+K(k+1)[z(k+1)-H(k+1)\hat{x}(k+1|k)]$

计算卡尔曼滤波器的增益

K(k+1)＝P(k+1|k)H^T(k+1)[H(k+1)P(k+1|k)H^T(k+1)+R(k+1)]^-1

计算预测误差的方差

P(k+1|k)＝Φ(k+1，k)P(k)Φ^T(k+1，k)+Γ(k+1，k)Q(k)Γ^T(k+1，k)

计算滤波估计误差的方差

P(k+1)＝(I-K(k+1)H(k+1))P(k+1|k)。

Claims (2)

1.一种基于滤波的光纤陀螺捷联惯导系统两位置初始对准方法，其特征是：

步骤1、通过外部设备确定载体的初始位置参数，将它们装订至导航计算机中；

步骤2、光纤陀螺捷联惯性导航系统进行预热，然后采集光纤陀螺仪和石英加速度计输出的数据；

步骤3、对采集到的光纤陀螺仪和石英加速度计的数据进行处理，采用二阶调平法和方位估算法来完成系统的粗对准，初步确定载体的姿态；

步骤4、粗对准结束后进入精对准阶段，保持载体在第一个位置上静止不动，采用卡尔曼滤波技术估计出载体的航向角K₁、载体坐标系b系上的东向光纤陀螺漂移ε_x1、载体坐标系上的北向光纤陀螺漂移ε_y1；

步骤5、载体从第一个位置绕方位轴旋转到第二个位置，即载体的航向角旋转一个角度；

步骤6、保持载体在第二个位置上静止不动，采用卡尔曼滤波技术估计出载体的航向角K₂、载体坐标系b系上的东向光纤陀螺陀螺漂移ε_x2、载体坐标系上的北向光纤陀螺陀螺漂移ε_y2；

步骤7、利用步骤4和步骤6获得的K₁、K₂以及ε_x1、ε_x2、ε_y1、ε_y2计算载体坐标系上的计算光纤陀螺的陀螺漂移ε_x、ε_y，其计算公式为：

${\mathrm{\ϵ}}_x={\mathrm{\ϵ}}_{x1}-\frac{\cos K_1}{\sin K_2-\sin K_1}({\mathrm{\ϵ}}_{y2}-{\mathrm{\ϵ}}_{y1})$

${\mathrm{\ϵ}}_y={\mathrm{\ϵ}}_{y1}-\frac{\sin K_1}{\sin K_2-\sin K_1}({\mathrm{\ϵ}}_{y2}-{\mathrm{\ϵ}}_{y1});$

步骤8、将步骤7获得的计算光纤陀螺陀螺漂移ε_x、ε_y代入到陀螺的误差模型补偿中，对陀螺的逐次启动误差进行修正；

步骤9、采用卡尔曼滤波技术估计出平台失准角，并在精对准结束时用它来修正系统的捷联姿态矩阵，完成精确初始对准。

2.根据权利要求1所述的基于滤波的光纤陀螺捷联惯导系统两位置初始对准方法，其特征是：步骤5中所述的载体的航向角旋转一个角度是旋转角度为大于10°的大角度。

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