翻譯之後可能就變得不是很直觀，它實際表達的意思是「互不關聯的」。在標定的任務裡，這個互不關聯，指的就是各個誤差引數的標定可
以互不干擾，因為從原理上，我們只需要不斷地構建方程，就可以把其他變數抵消掉，提取出我們需要的引數，而不需要知道其他引數的值是多少。
本篇文章我們要**的，是另一種原理的方法，叫系統級標定，這個名字就比較直觀，謎底就在迷面上 ！
所謂系統級標定，就是把所有誤差引數看成是乙個完整系統的一部分，要通過引數辨識估計出系統的所有引數才能得到我們要的值。
注意下面方法表達的意思：
在這裡，這個系統就是導航系統，器件引數誤差必然導致導航系統輸出誤差，即位置、速度有誤差，而導航系統裡誤差傳播規律是已有的，
所以我們可以通過誤差方程反向推算出器件誤差。實際中，這個反向推算一般通過kalman濾波器實現，導航誤差方程 和 器件誤差方程就是它的狀態方程，位置、速度誤差就是它的觀測。
從系統級標定的原理中可以發現，我們需要測量導航系統的位置、速度誤差，而如果慣導系統沒有線運動，那麼它解算出來的位置減掉初始時刻位置便是位置誤差，
速度輸出便直接是速度誤差，即位置、速度的基準值天然存在，並且不需要姿態基準，這也是它可以不依賴轉台的原因。
我們在實際工程中，會發現有些系統級標定也在用轉台做標定，那是因為標定雖然不需要轉台做基準，但也需要翻轉慣導，手工翻，累呀！
我們上次已經分析了一套慣導系統所有的誤差項，包括陀螺儀和加速度計各自的零偏、標度因數、安裝誤差，一共24項。
這次我們要做個減法，把它變成21項，減掉的是3項安裝誤差。
首先，請大家思考乙個問題，乙個慣性器件，它的三個互相垂直的座標軸在哪？好像你找不到這樣的座標軸，或者可以找到無數個這樣的座標軸，也就是說，並沒有硬性規定它必須在哪。
我們在用轉台做標定的時候，轉台的旋轉軸就是它的座標軸，那是因為我們要用轉台做基準輸入，而在系統級標定裡，由於不以輸入做基準，
也就不存在固定的座標軸。利用這樣的誤差模型標定時，kalman濾波器雖然也能夠收斂，給出最終的器件誤差，但這不是因為它找到了唯一解，
而是因為它給出的是它自認為正確的解。這種現象，會導致我們不同次標定的結果可能差別很大。
要解決這樣的問題，就得先把座標系固定，要固定，就得在imu上找到天然存在的座標軸，與它繫結。在imu裡，天然存在的就只有陀螺儀和加速度計的六個敏感軸了，還猶豫什麼，綁它！
綁不能亂綁，imu的三個座標軸是我們規定的三個正交軸，而標定之前，由於安裝誤差的存在，陀螺儀和加速度計的軸都是不正交的。常見的做法是，
把imu的 x軸規定為x方向加速度計的敏感軸，y座標軸放在x加速度計和y加速度計構成的平面裡。這樣，我們的安裝誤差矩陣就變成了下面這個樣子。
所以，我們最終的誤差模型就變成這個樣子啦，注意此處的公式變成了陀螺儀和加速度計輸出中的誤差，而不是他們的輸出值。
陀螺儀輸出誤差：
加速度計輸出誤差：
簡化一下，寫成下面的形式。
陀螺儀輸出誤差：
加速度計輸出誤差：
我們上面提到，系統級標定需要已知慣性導航誤差傳播方程，並且使用kalman濾波去反向推算器件誤差；
但是誤差方程和濾波我們都還沒講，那是後面的內容，所以應該換一種思路來介紹這個問題。
kalman濾波本質上可以認為就是在使用遞推的方式來解方程。對於導航誤差傳播方程，我們用f代替，即
而dw 和 da的公式都是已知的，這樣整個標定過程，就又變成了熟悉的解方程過程，解方程所需要的條件它都需要。
這裡完全一樣，上次怎麼轉，這次還怎麼轉，當你把所有位置轉完的時候，kalman就把結果給你估計好了，這就是系統級標定。
1）系統級標定由於不需要轉台提供基準，已經使用的越來越廣泛。現在很多導航裝置裡都自帶兩個旋轉軸，其中的乙個重要目的，
就是隨時隨地能夠標定。比如下面這種，它的旋轉精度很難稱得上好，但是卻可以讓標定方便一萬倍，尤其是已經把裝置裝在載體上，
開到荒山野嶺或茫茫大海，離實驗室十萬八千里的時候 ！
2）凡事有好就有壞，系統級標定由於使用的是位置和速度誤差，它和器件誤差之間還隔了乙個導航誤差模型，
所以就導致器件引數在這樣的模型裡耦合性更強，沒有分立級標定裡「分立」所帶來的優勢，所以有些時候雖然能夠收斂，
而且狀態**跟蹤觀測量跟蹤得很好，但是並不代表器件引數估計的很精確，有時候可能只是各個耦合引數之間形成的偽平衡而已，
怎樣更好地激勵誤差，減小耦合，一直是標定工作裡的一項重要研究內容。
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