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高动态捷联惯导系统的并行实现研究
随着科技的发展，惯性导航系统作为一种高精度、高稳定、高可靠的导航技术，被广泛应用于各种领域，如航空航天、海洋探测、地质勘探、汽车导航等等。在惯性导航系统中，惯性测量单元(IMU)是其中最基本的部件之一，而惯性测量单元的核心部分则是惯性传感器。传统惯性传感器一般采用的是加速度计和陀螺仪，而高动态捷联惯导系统则在传统惯性传感器的基础上加入了纯惯性传感器与可过载控制技术，以满足高动态下的导航精度要求。
在高动态环境下，惯性传感器受到的干扰和加速度幅值较大，容易出现失准等问题，因此需要采用更加高级的算法和控制技术来解决。并行计算技术是一种带有多处理器或多核处理器结构的计算机实现问题解决的方法，其最大的优点就是可以在短时间内处理大量的数据和计算工作。
因此，本文探讨了高动态捷联惯导系统的并行实现研究。在该系统中，基于惯性传感器进行控制算法和数据处理是其中最重要的一环。对于高动态环境下的惯性传感器，常规的信号处理算法难以满足精度和速度要求。因此，采用并行计算技术可有效提高数据处理效率，提升导航精度。
在并行计算中，我们可以采用GPU、FPGA等设备来加速运算。其中，GPU是一种专门用于图形处理的计算设备，它具备数千个计算核心，可同时处理大量数据，因此非常适合高精度图像处理和数据处理。FPGA则是一种可编程逻辑门阵列，并具备驱动电路和时钟控制单元等外围电路，可以根据需要对其进行定制化编程，满足不同的应用需求。
在高动态环境下，传统的捷联惯导系统往往无法实现高精度导航，导航误差很大，对于特殊应用场景而言，是无法满足实际需求的。而利用并行计算技术，可以大幅提升数据处理速度和精度，实现对于高动态情况下的高精度导航。
总之，高动态捷联惯导系统的并行实现研究可以有效提高数据处理效率和导航精度，具有实际应用价值。同时，为了进一步提升这一领域的发展和应用，我们可以继续探索更加高效的并行计算技术，不断改善现有的算法和控制方法，应用到更多的领域。