针对传统姿态参考系统姿态计算中载波运动加速度容易干扰的问题，导致系统精度低，稳定性差，采用卡尔曼滤波算法提出改进。算法建立了基于四元数惯性系统的姿态计算的数学模型，并将卡尔曼滤波器的测量噪声方差的幅度调整为载波运动加速度的函数，从而减弱卡尔曼滤波器的运动加速度姿态。度解的精度的影响。MEMS三轴陀螺仪，加速度计和磁阻传感器用于在升力提升过程中测量载体。传统的姿态参考系统相比，计算的效果，姿态角的均方根误差减少了约40％。态解决方案，运动加速度，互补滤波，卡尔曼滤波器，MEMS传感器文档代码：A文章编号：1674-5124（2017）02-0006-07简介佩戴者的姿态角是为了描述载波坐标系和地理坐标系。置的物理量决定了空间中载体的状态。
态角度测量系统广泛应用于军事，航空航天，航海，无人机，机器人，人体手势识别等[1-3]等。精度姿态角度测量系统通常使用高精度机械陀螺仪或激光陀螺仪，但是价格昂贵。着微机电系统（MEMS）[4]惯性传感器和计算机技术的快速发展，恒温阀芯姿态角度测量系统逐步向降低成本，小型化和高速发展精度。
MEMS陀螺仪，加速度计和磁阻传感器广泛用于姿态角的测量。
佩戴者通过陀螺仪旋转时惯性系统测量角速度并且整合角速度以获得佩戴者的姿态角。而，MEMS陀螺仪的大漂移误差[5]导致整合所实现的姿态角的大累积误差，并且长期使用的准确性差。加速度传感器和磁阻传感器组成的姿态参考系统[6]使用局部重力加速度和地磁矢量作为计算载波倾斜和航向角的参考。态参考系统具有良好的静态特性和无累积误差，但在动态条件下容易受到佩戴者运动和环境磁场加速的影响[7-8]。论本文提出了一种改进的卡尔曼滤波算法，用于研究运动加速度对姿态参考系统姿态角解的影响。算法可以将卡尔曼滤波器的测量噪声方差调整为载波运动加速度大小的函数，从而减小对应于姿态参考系统的观测变量的权重。
尔曼滤波过程和相对增加卡尔曼惯性系统。滤过程中的重量，恒温阀芯从而减弱了运动加速度对姿态角解的影响。过对运动加速度实验数据进行姿态计算，并将经典互补滤波算法与传统卡尔曼滤波算法进行比较，证明了本文提出的改进卡尔曼滤波算法。
章可以有效地减少运动加速对态度解的影响。
以获得更准确的姿态角分辨率。
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