基于时变AR模型的MEMS陀螺抗野值Kalman滤波

陀螺是框架式导引头控制稳定平台和解算视线角速度的重要器件。随着微机械陀螺(MEMS)广泛应用于低成本框架式导引头，许多学者开展了对MEMS陀螺的研究来提高导引头的制导精度。针对导引头MEMS陀螺输出噪声大、滤波后延时大的问题，提出了一种利用遗忘因子递推最小二乘进行时变AR模型建模并与抗野值Kalman滤波相结合的方法。利用遗忘因子递推最小二乘对AR模型进行参数估计，将实时AR模型的结果应用到自适应抗野值Kalman滤波中进行随机误差补偿。经过仿真和实物测试，时变AR模型抗野值Kalman滤波的均值、方差、Allan方差的噪声项比原始数据减少了90%以上，表现出比Kalman滤波更好的效果。