【摘 要】
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为了提高微机电系统(MEMS)陀螺的测量精度,提出了一种基于遗忘因子递推最小二乘估计的时变自回归滑动平均(ARMA)模型补偿方法.针对实测MEMS陀螺去除趋势项后的随机漂移信号,
【基金项目】
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国防预研基金(No.9140A09031715JB34001)资助~~
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为了提高微机电系统(MEMS)陀螺的测量精度,提出了一种基于遗忘因子递推最小二乘估计的时变自回归滑动平均(ARMA)模型补偿方法.针对实测MEMS陀螺去除趋势项后的随机漂移信号,采用分段检验方式进行了平稳性分析,选取合适的基函数以及子空间维数进行时变ARMA模型建模.采用遗忘因子递推最小二乘估计的方式进行模型参数估计,通过设置遗忘因子,使得更新后的模型参数能够反映信号的动态变化.针对存在轻微波动的时变参数,采用5阶多项式对时变模型参数进行拟合,并提出一种解析法进行参数寻优,从而建立最优随机漂移模型.将建模结果应用于卡尔曼滤波,进行随机漂移补偿,将补偿结果与时不变ARMA模型建模补偿方式的补偿结果进行对比发现,所提方法补偿后的残差方差比时不变ARMA模型补偿后的残差方差降低了近40%,有效提高了MEMS陀螺随机漂移的补偿精度.
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