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1.
针对微机械(MEMS)陀螺仪的随机误差导致其输出信噪比低的问题,该文提出一种基于ARMA模型的随机误差卡尔曼补偿方法。该方法通过对MEMS陀螺仪输出的原始信号进行均值化处理和趋势项提取后,分别采用轮次检验法和Jarque Bera检验法对随机序列平稳性和正态性进行检验,建立时间序列ARMA模型并采用卡尔曼状态方程对陀螺随机漂移进行补偿。6次卡尔曼滤波对比实验结果表明,MEMS陀螺仪信号幅度随着滤波次数增加而减小,滤波后的均值由2.454 4E-4减小到-4.830 0E-5,标准差由1.654 7减小到0.003 6,随机漂移被有效抑制。 相似文献
2.
作为光纤陀螺误差的重要组成部分,随机噪声严重影响着光纤陀螺的精度,对光纤陀螺随机噪声进行准确建模和补偿是提升陀螺精度的有效方式。本文针对光纤陀螺随机噪声的复杂性,难以对其进行精确分析,ARIMA （auto-regressive moving average）模型Kalman滤波中有色噪声不能使用状态扩充法建模的问题,扩展了Harvey方程,实现有色噪声白化。同时,考虑先验噪声的不确定性以及模型参数在线更新导致的参数与状态噪声相互耦合,分析了动态Allan方差估计量测噪声的不足,使用VBAKF （variational Bayesian adaptive Kalman filter）实时修正滤波状态噪声与量测噪声。试验表明,Harvey法较传统滤波建模方式,随机噪声序列方差降低40%,Harvey法结合VBAKF使序列方差降低了54%;VBAKF较动态Allan方差,可以更好地估计量测噪声。结果表明,此方法可有效抑制随机噪声Kalman滤波中有色噪声和随机模型不准确的影响,提高随机误差补偿精度。 相似文献
3.
光纤陀螺随机漂移误差是影响航空矢量重力测量系统姿态解算精度的关键因素。建立模型并在输出中对其补偿是抑制该项误差的有效方法。针对传统ARMA模型只能对平稳随机漂移误差建模,且模型无法满足实时滤波需求的问题,本文引入适用于非平稳随机漂移误差的ARIMA模型,同时给出详细的建模过程,并提出采用实时平均算法消除原始采样序列中常值分量的思路,实现了随机漂移误差的实时Kalman滤波估计。基于本文所提出的模型和实时滤波算法,对光纤陀螺实测数据进行分析,结果表明处理后信号中随机漂移误差的方差减小了46.5%。Allan方差分析结果表明,滤波后角度随机游走系数和角速率随机游走系数分别降低了约50%和40%。本文的结果说明ARIMA模型能够准确描述陀螺的非平稳随机漂移误差。基于实时平均算法的Kalman滤波可实现随机漂移误差的在线估计,有望提高航空矢量重力测量系统的姿态解算精度。 相似文献
4.
为了使低成本MEMS陀螺仪数据的精度更高,本文提出了一种混合核函数支持向量回归（SVR）的MEMS陀螺仪随机误差预测模型,并通过粒子群优化（PSO）算法对模型参数和核函数参数进行优化;同时通过Allan方差法对SVR预测前后的MEMS陀螺仪随机误差数据进行分析。试验结果表明：混合核函数SVR对MEMS陀螺仪随机误差的预测准确度可达99.99%;当MEMS陀螺仪所处状态不同,但噪声特性相同时,可采用统一的SVR预测模型预测随机误差,研究结果为进一步用于MEMS陀螺仪的实时误差补偿中提供依据。 相似文献
5.
随机误差是陀螺误差分析中重要的一部分,将Allan方差用于陀螺随机误差分析中,首先介绍了Allan方差的计算步骤,其次详细论述了随机误差的类型及其在Allan方差双对数图中的表现形式,最后通过仿真以及实测数据进行验证,结果表明Allan方差可以对各种误差源的统计特性进行辨识,是一种简单实用的陀螺随机误差识别方法。 相似文献
6.
对GNSS/INS组合导航误差补偿与自适应滤波理论进行了系统而深入的研究。针对GNSS/INS组合导航实际应用中存在的随机模型不精确、GNSS观测条件不佳、INS误差累积迅速等问题,引入Allan方差、ARMA模型、载波相位平滑伪距、伪距差分求解速度、自适应滤波、误差模型修正等算法,对其进行改进并进一步提高了导航精度和可靠性。 相似文献
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基于随机模型改正的有色状态噪声处理新方法 总被引：3，自引：0，他引：3
控制有色状态噪声影响除了通过状态向量扩展的方法外,也可以通过修正随机模型.提出采用多项式长除法将有色状态噪声模型展开成无穷级数,截断取其有限项,进而求取有色状态噪声方差.利用该方差对随机模型进行修正,再结合现代时间序列分析方法,构造出新的ARMA新息模型,并根据该新息模型设计状态最优滤波器.为了说明该方法的正确性和合理性,将它与标准的Kalman滤波和状态向量扩展法进行分析和比较.结果证明利用该方法能有效地控制有色状态噪声的影响. 相似文献
8.
《测绘与空间地理信息》2020,(7)
针对传统Kalman无法应对非线性变形系统中先验模型不准确或时变导致性能降低的问题,在变形监测数据降噪应用中引入基于极大似然准则的自适应Kalman滤波方法。建立观测噪声方差阵自适应估计(Res-R)和系统过程噪声方差阵自适应估计(Scale-Q)的自适应Kalman模型,并在应用中为解决信息序列不准确致使过程噪声Q扰动较大的问题,提出了基于信息序列方差调整因子的改进Scale-Q自适应滤波。工程实例数据分析结果表明,Res-R和改进Scale-Q模型降噪效果均优于传统Kalman滤波模型。 相似文献
9.
含有粗差观测值的自适应滤波 总被引：4，自引：1，他引：3
线性系统的标准Kalman滤波在模型不含有粗差的前提下是最优的,而在测量过程中,测量数据不可避免地存在着粗差,Kalman滤波很容易受到粗差的影响,致使滤波发散和偏倚.抗差Kalman滤波可以减少粗差的影响,对滤波值适时地加以补偿和修正可以使Kalman滤波值不发生大偏倚,但此时的滤波值一般不具有最优性.利用预测残差对粗差进行探测和估计,并对模型加以修正,然后通过Kalman滤波给出此时状态的滤波值.实例表明:通过模型修正来进行适时Kalman滤波的方法是可行的和有效的. 相似文献