@InProceedings{SilvaHemeLeitChag:2014:ImStFi,
               author = "Silva, Felipe Oliveira e and Hemerly, Elder Moreira and Leite 
                         Filho, Waldemar de Castro and Chagas, Ronan Arraes Jardim",
          affiliation = "{Instituto Tecnol{\'o}gico de Aeron{\'a}utica (ITA)} and 
                         {Instituto Tecnol{\'o}gico de Aeron{\'a}utica (ITA)} and 
                         {Instituto de Aeron{\'a}utica e Espa{\c{c}}o (CTA. IAE)} and 
                         {Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)}",
                title = "An Improved Stationary Fine Self-Alignment Approach for SINS Using 
                         Measurement Augmentation",
            booktitle = "Anais...",
                 year = "2014",
                pages = "790--795",
         organization = "Congresso Brasileiro de Autom{\'a}tica.",
             keywords = "Stationary fine self-alignment, strapdown inertial navigation 
                         system, measurement augmentation, auto-alinhamento fino 
                         estacion{\'a}rio, sistema de navega{\c{c}}{\~a}o inercial 
                         solid{\'a}rio, expans{\~a}o do vetor de medi{\c{c}}{\~o}es.",
             abstract = "This paper presents an alternative approach for improving the 
                         stationary fine self-alignment of strapdown inertial navigation 
                         systems (SINS). This approach is based on an expansion on the 
                         measurement vector of the linearised augmented state Kalman 
                         filter, which allows us to estimate the observable uncompensated 
                         inertial sensor biases more quickly and more accurately, 
                         contributing, thus, to increase the system performance during the 
                         navigation stage. RESUMO: Neste trabalho {\'e} apresentada uma 
                         abordagem alternativa para o auto-alinhamento fino 
                         estacion{\'a}rio de sistemas de navega{\c{c}}{\~a}o inercial 
                         solid{\'a}rios. Tal abordagem baseia-se em uma expans{\~a}o do 
                         vetor de medi{\c{c}}{\~o}es do Filtro de Kalman linearizado 
                         usualmente utilizado no problema do auto-alinhamento fino, o qual 
                         permite que os bias observ{\'a}veis n{\~a}o-compensados dos 
                         sensores inerciais sejam estimados com maior precis{\~a}o e 
                         rapidez, melhorando assim o desempenho global do sistema durante a 
                         fase de navega{\c{c}}{\~a}o.",
  conference-location = "Belo Horizonte",
      conference-year = "2014",
                label = "lattes: 5964335207790589 4 SilvaHemeLeitChag:2014:ImStFi",
             language = "en",
                  url = "http://www.swge.inf.br/CBA2014/anais/",
        urlaccessdate = "20 abr. 2024"
}