基于ARMA模型的光纤陀螺随机噪声滤波方法

• 作者: 刘建业 曾庆化 陈磊江 顾姗姗 黄磊
• 来源期刊: 中国惯性技术学报
• 学科: 航空航天
• 关键词: 陀螺随机噪声 时间序列分析 自适应卡尔曼滤波 ARMA
• 年，卷（期）: 2015,（1）
• 页码范围: 120-124
• 页数: 5页
• 分类号: V249.3
• 字数: 3416字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13695/j.cnki.12-1222/o3.2015.01.025

摘要

对光纤陀螺随机噪声的ARMA建模及卡尔曼滤波方法进行了研究。针对ARMA (Auto-Regressive and Moving Average 自回归滑动平均)模型的有色噪声在状态方程中不能通过传统的状态扩充法进行白化的问题，提出了新的噪声白化方法：采用增广最小二乘法估计 ARMA 模型的参数，同时提取出ARMA模型中的驱动白噪声，从而可以把ARMA模型中的有色噪声项作为控制项放入系统的状态方程，通过Sage-Husa的次优无偏MAP（Maximum A Posteriori，极大后验）噪声统计估值器对系统噪声的统计特性进行估计，实现了系统噪声的白化。在此基础上应用自适应卡尔曼滤波，有效消除了误差，得到状态值的准确估计。实验结果表明，对于随机噪声的自相关和互相关特性均呈现拖尾性质的光纤陀螺，采用新方法比传统基于AR模型的Kalman滤波降噪方法滤除噪声的效果提高了10%以上。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘建业	南京航空航天大学导航研究中心	518	6244	33.0	51.0
2	曾庆化	南京航空航天大学导航研究中心	94	1216	17.0	32.0
3	黄磊	南京航空航天大学导航研究中心	8	56	5.0	7.0
5	顾姗姗	南京航空航天大学导航研究中心	3	33	2.0	3.0
6	陈磊江		4	51	3.0	4.0