基于隐马尔可夫模型的陀螺仪漂移预测

• 作者: 周志杰 李斌 王志远 胡昌华
• 来源期刊: 系统仿真技术
• 学科: 工学
• 关键词: 陀螺仪漂移 自回归模型 隐马尔可夫模型 加权预测
• 年，卷（期）: 2011,（3）
• 所属期刊栏目: 论文交流
• 页码范围: 177-182
• 分类号: TP202
• 字数: 3770字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-1964.2011.03.002

摘要

针对陀螺仪实验数据的有限性和非平稳性,提出了基于自回归(AR)模型和隐马尔科夫模型(HMM)的陀螺漂移预测方法.首先利用AR模型参数能够敏感状态变化规律的特性,提取陀螺漂移数据的自回归系数作为特征量；然后对具有混合高斯输出的HMM进行训练；最后对陀螺仪的状态进行加权预测,改进了趋势预测的方法,解决了陀螺漂移在小样本数据条件下的预测问题.实验分析了加权模型阶数和HMM状态数对陀螺漂移预测结果的影响,并验证了预测方法的有效性.