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光纤陀螺的随机漂移误差是影响惯性导航系统精度的关键因素之一,根据陀螺随机漂移数据的数学模型进行补偿,可有效地提高系统精度.在大量实验的基础上建立陀螺随机漂移的自回归移动平均(ARMA)模型,同时使用长自回归模型法求解模型参数,再对参数进行优化.实验结果证明:经狼群算法优化后的陀螺随机漂移模型更加准确,建模精度相对于传统的时间序列分析法有了较大提高.研究内容对光纤陀螺随机漂移建模精度的提高有较好的参考价值. 相似文献
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针对基于高精度光纤陀螺仪(FOG)的捷联惯导系统开展研究.采用时间序列分析法对光纤陀螺随机漂移进行分析,建立自回归滑动平均(ARMA)模型,并在捷联惯导系统罗经法自对准过程中对光纤陀螺漂移数据进行实时滤波估计.样机实验结果表明,所提出的方法可以有效地提高光纤陀螺捷联惯导系统罗经法自对准的精度. 相似文献
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随机噪声是影响MEMS陀螺精度的一个重要因素.本文基于时间序列分析方法建立MEMS陀螺的随机漂移AR模型后,使用自适应卡尔曼滤波器对信号进行滤波.通过比较陀螺原始信号和自适应卡尔曼滤波后的信号,可以得出结论:自适应卡尔曼滤波器在处理MEMS陀螺零点漂移中具有良好的滤波效果. 相似文献
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针对MEMS陀螺仪的输出随机漂移误差影响测量精度的问题,提岀一种改进的卡尔曼滤波方法进行MEMS陀螺仪误差补偿。传统的卡尔曼滤波方法是针对时域内的随机序列采用统计特性进行递推估计,从而得到测量所需要的信号。本文在传统卡尔曼滤波算法的基础上引入衰减因子和差分控制项,以此自适应地估计卡尔曼滤波量测噪声方差,并结合硬件系统将该算法进行静态性能试验和动态性能试验,使用Allan方差分析法对原始陀螺仪信号以及误差补偿后的陀螺仪信号进行对比分析。对比数据结果表明,陀螺仪静态随机误差得到了有效的抑制,从而验证了该算法在陀螺仪静态数据处理方面具有一定的应用价值。 相似文献
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卡尔曼滤波因其良好的性能广泛应用于卫星姿态确定中.经典的扩展卡尔曼滤波(EKF)算法在估计姿态坐标系中表示估计误差矢量,由于没有考虑到估计姿态坐标系与真实姿态坐标系之间存在偏差,从而导致姿态估计精度下降.针对这个问题,Andrle M S通过几何变换引入误差一致性表示,在此基础上,提出了几何扩展卡尔曼滤波(GEKF)算法,将姿态误差四元数和陀螺漂移增量通过几何变换进行一致性表示,解决了估计误差矢量表示不一致的问题.本文介绍了误差一致性表示的原理,并将GEKF算法应用于含常值漂移与时间相关漂移的陀螺模型中,仿真实验表明:GEKF算法比MEKF对陀螺漂移的估计更加精确,在滤波精度上取得了明显改善. 相似文献
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阈值去噪与RBF神经网络在MEMS陀螺仪误差补偿中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
针对现有MEMS陀螺仪中随机误差较大,导致器件输出信噪比低进而影响其应用范围的现状,提出一种基于小波阈值去噪与梯度径向基( RBF)神经网络结合的MEMS陀螺漂移非平稳时间序列建模预测方法。首先采用Allan方差法分析了MEMS陀螺仪的主要随机误差,随后利用小波阈值去噪分离出MEMS陀螺误差模型中的白噪声及漂移误差,最后采用RBF神经网络对漂移数据进行建模。通过实验对文中所述的误差补偿方法进行验证,表明了方法的有效性,对于基于MEMS陀螺仪的惯导系统精度提高具有重要意义。 相似文献
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为了减少陀螺仪的误差并提高其精度,需要对陀螺仪误差进行估算与补偿,本文应用Allan方差法对激光陀螺的输出数据进行定性分析,得出激光陀螺所包含的各种误差及其整个噪声统计特性,并且应用基于小波能量元的方法对激光陀螺的漂移输出数据进行处理,结果表明小波能量元的方法可以有效的出量化噪声外的消除激光陀螺的各种噪声. 相似文献
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提出了基于DSP的IMU/GPS数据融合算法的实现方案;鉴于GPS数据稳定性高、误差不随时间积累和IMU数据更新率快、在短时间内精度高的特点,采用强跟踪卡尔曼滤波算法对二者的数据进行融合处理,并且在DSP上将其实现,获取精度更高、稳定性更好的导航参数;给出了详细的设计步骤,进行了大量的静态和动态试验,并且对实验数据进行了分析与对比;结果表明,该实现方案可以获取可实用的导航参数。 相似文献
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基于ARIMA模型的光纤陀螺随机漂移滤波方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
对光纤陀螺随机漂移输出进行了非平稳性检验,并建立了非平稳求和自回归滑动平均(ARIMA)模型,在此模型的基础上对光纤陀螺随机漂移进行卡尔曼(Kalman)滤波,并对滤波结果进行Allan方差分析。与基于自回归(AR)模型的Kalman滤波结果进行比较,实验结果表明:基于ARIMA模型的Kalman滤波比基于AR模型的Kalman滤波更能减小光纤陀螺的零偏不稳定性和角度随机游走。 相似文献
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随机噪声是影响MEMS陀螺精度的一个重要因素。本文基于时间序列分析方法建立MEMS陀螺的随机漂移AR模型后,使用自适应卡尔曼滤波器对信号进行滤波。通过比较陀螺原始信号和自适应卡尔曼滤波后的信号,可以得出结论:自适应卡尔曼滤波器在处理MEMS陀螺零点漂移中具有良好的滤波效果。 相似文献
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