AHRS（航姿参考系统）自诞生以来，已经逐渐成为飞行器控制、姿态识别等领域最佳适用系统。作为AHRS中至关重要的一步，滤波算法的优化一直是系统优化的指向标。因为这个系统主要的功能就是需要在众多参数中解析出被测物体的实际运动参数，所以说对信号的分析处理是相当重要的。卡尔曼滤波是目前工程应用最广的一类方法，AHRS正是运用的这一滤波方法，并且取得的不错的成果。

卡尔曼滤波的基本原理

滤波其实就是一种信号处理的方法，卡尔曼滤波则是一种基于递推估计、以最小均方差作为估计最佳准则的一种滤波算法。它的基本原理是：取有效信号与噪声的状态空间模型，利用前一时刻的估计值和现在时刻的观测值来跟新对状态变量的估计，求解出现在时刻的估计值。换句话说就是，从估计值到观测值再到估计值的一个不断递归的过程，在这个过程中可以最大化降低预测误差，以致最终达到恢复系统的实际数据。卡尔曼滤波的基本特性很好地满足AHRS的需求。

AHRS选择卡尔曼滤波的原因

AHRS的主要功能是测量被测物体的航向角和运动速度等参数，而这些参量一直是处于变化的过程，需要做到快速精确测量。大部分的滤波算法并不适用实时处理，对于运动物体的参数解析存在一定的延迟和误差，不适合高精度的AHRS。因此，在AHRS中必须选择一种能够稳定有效处理实时混合信号的滤波方法。

在飞行器运动过程中，各种倾角传感器采集到的各类变量有很多，并且其中会不断受到噪声的干扰。为了将各类数据精确测得并且将多维数据分开，卡尔曼滤波是比较适用AHRS的一种滤波方法。它可以实现实时运行状态的估计和预测功能，采用的最优估计理论可以使估计值尽可能接近真实值。例如，AHRS中的加速度计和陀螺仪分别测量的是物体线加速度和角加速度，通过积分运算后得到的是速度和位移等变量，将这些变量都可以设为状态量，通过卡尔曼滤波方法能够实时精确测量出这些数据，并且将其分离开来。

AHRS未来滤波方法的方向

尽管卡尔曼滤波在AHRS上的取得效果不错，不过问题和技术都是在不断衍生和发展的。考虑到长期性使用和动态响应迅速性，卡尔曼滤波方法依然需要进一步地完善。目前有一种互补滤波理论较为先进，它可以较为合理地解决卡尔曼滤波中存在的部分问题。当然，科学技术的发展是无止境的，需要在实践问题中不断改善技术，未来的AHRS一定会是更加高效精确的。

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