光纤陀螺随机漂移的在线建模及实时滤波

针对高精度光纤陀螺(FOG)随机误差,在分析时间序列相关函数的基础上,得出其时间相关性呈较弱现象,若采用传统方法辨识模型,则容易造成误判.在此情况下,使用适用性更广泛的AIC准则分别确定AR及ARMA模型的最佳阶数,继而采用卡尔曼滤波算法,最后以滤波后零偏稳定性改善情况来选择作为FOG随机误差的数学模型.验证结果表明:...     

光纤陀螺随机误差建模与滤波方法研究

提出了一种适用于高精度光纤陀螺的静态输出信号建模的时间序列模型,建立了光纤陀螺随机误差的卡尔曼滤波器。结果表明,该建模和滤波方法有效地减小了FOG的误差,明显地降低了陀螺的随机漂移,提高了导航精度,具有较好的实用价值。