【摘 要】
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针对GF-INS中加速度计降噪的实际问题,提出了一种非零均值观测噪声小波卡尔曼滤波算法.在非标准观测噪声条件下,利用滑动数据窗内的小波变换实时在线估计出观测噪声的方差和
【机 构】
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海军工程大学电气与信息工程学院,海军工程大学理学院
【出 处】
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武汉理工大学学报(交通科学与工程版)
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针对GF-INS中加速度计降噪的实际问题,提出了一种非零均值观测噪声小波卡尔曼滤波算法.在非标准观测噪声条件下,利用滑动数据窗内的小波变换实时在线估计出观测噪声的方差和均值,作为标准卡尔曼滤波的修正信息,从而实现了标准卡尔曼滤波算法的扩展.实验结果表明,在观测噪声为非标准噪声且统计规律未知的条件下,该自适应降噪方法能获得较好的滤波效果,加速度计信号的噪声方差强度减少了3个数量级.
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