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光纤陀螺随机漂移的实时滤波方法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
在光纤陀螺捷联惯导系统的初始对准过程中,光纤陀螺的随机漂移是影响对准精度的重要因素。通过离线的建模和滤波,能够在一定程度上抑制光纤陀螺随机漂移的影响,但由于受环境因素及光纤陀螺重复启动性能的影响,离线建立的模型通常不具备普适性,无法实现初始对准中随机漂移的在线滤波。为了解决这一问题,论文研究了随机漂移的实时滤波方法,包括基于ARMA模型的Kalman实时滤波方法和基于滑动数据窗的小波实时滤波方法,并对两种方法进行了改进。最后,进行了光纤陀螺捷联惯导系统的初始对准试验,研究了两种滤波方法对对准精度的影响,试验结果表明两种在线滤波方法均能够在较大程度上提高初始对准的精度,而且小波实时滤波方法的精度和实时性均优于基于ARMA模型的Kalman实时滤波方法。
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各种随机噪声是激光陀螺误差的主要来源。为了减小激光陀螺的随机误差,建立了激光陀螺随机漂移数据的时间序列模型,设计了基于激光陀螺随机漂移数据时间序列模型的经典卡尔曼滤波器,对激光陀螺随机漂移数据进行了卡尔曼滤波,并针对经典卡尔曼滤波的不足,利用简化Sage—Husa自适应滤波算法对激光陀螺漂移数据进行处理,取得了较好的结果。滤波结果表明,简化的Sage—Husa自适应滤波优于经典卡尔曼滤波,并验证了简化的合理性。 相似文献
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针对动中通测控系统中低成本陀螺和倾角仪的姿态估计和陀螺误差校正问题,提出一种利用UKF(Uncented Kalman Filter)滤波器对载体姿态角进行估计,然后利用互补滤波器对陀螺漂移进行估计的算法。该算法通过设计三维完全可观测UKF滤波方程和陀螺误差校正模型对姿态角和陀螺漂移分别进行估计,有效避免了利用卡尔曼滤波进行姿态估计和陀螺漂移误差估计时由于误差模型不准确而产生的发散问题,同时降低了滤波器维数。试验中姿态角估计误差在1°以内,x轴陀螺漂移估计误差为0.0148°/s,y轴陀螺漂移估计误差为0.0017°/s,试验结果表明该算法能有效提高姿态角估计和陀螺漂移估计的精度。 相似文献
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微机电系统(MEMS)陀螺与光纤陀螺相比,传感器的精度较低。为了提高MEMS陀螺的精度,通过组合多个相同陀螺实现虚拟陀螺的功能,同时提高虚拟陀螺的静态和动态性能。通过分析陀螺的Allan方差,并考虑陀螺之间的相关性,建立陀螺的测量模型;使用自回归(AR)模型建立预测模型,对卡尔曼滤波(KF)算法进行优化;搭建多MEMS陀螺仪硬件平台,获取数据并实时计算,融合多陀螺数据输出最优估计值,使用高精度转台分别在静态和动态条件下测试滤波效果。实验结果表明:静态条件下虚拟陀螺误差的方差可降低为单个陀螺的1/94,动态条件下降低为单个陀螺的1/18。基于自适应KF的虚拟陀螺可以显著提高精度。 相似文献
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针对如何融合多传感器的数据、提高数据处理的可靠性和精度的问题,将基于模型的动态系统分析方法与基于统计特性的多测度信号变换方法相结合,提出基于Kalman滤波的多尺度分解与估计联合的多尺度分布式融合估计算法.该算法首先建立系统的动态方程和观测方程,再利用小波变换将数据在不同尺度上进行融合处理,归纳出该算法的实现步骤.最后通过组合导航系统的仿真验证算法的有效性,结果进一步证明了该算法能够有效地提高多传感器数据的处理精度. 相似文献
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MEMS陀螺仪随机漂移误差研究 总被引:7,自引:1,他引:7
降低MEMS陀螺仪的随机漂移误差是提高陀螺仪性能的主要方法之一。基于随机序列时序分析法的基本原理,在对MEMS陀螺仪的初始测量数据采用均值估计法进行预处理后,对去除渐进项后的残差信号进行AR(1)建模,并依据该模型对残差信号进行了Kalman滤波,有效提高测量精度。通过对残差信号进行Allan方差的分析,分离出了陀螺仪随机漂移中的主要随机误差源。通过对具体测量数据的处理结果表明,经过这样的处理,陀螺仪噪声的零偏稳定性和速率随机游走分别提高了4倍和7倍。 相似文献
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光纤陀螺随机漂移ARMA模型研究 总被引:11,自引:0,他引:11
从理论上证明了山多个ARMA过程组成的平稳随机过程,可以南一个等效ARMA模型描述,并推导废模型的数学表达式。提出了一种新的平稳随机过程建模的有效方法,并应用于光纤陀螺随机漂移建模。采用功率谱密度分析光纤陀螺随机漂移组成,从而确定随机漂移的ARMA模型的形式和阶数。通过对实际光纤陀螺数据分析和建模,利用所得随机漂移模型对陀螺输出数据补偿,检验模型的适用件。结果表明废建模方法正确町行,采用该方法建立的光纤随机漂移模型具有很好的适用性,可以有效抑制光纤陀螺随机漂移。 相似文献