AR时间序列建模的陀螺随机漂移模型

资 源 简 介

AR时间序列建模的陀螺随机漂移模型

详 情 说 明

在惯性导航系统中，陀螺仪的随机漂移是影响测量精度的主要误差来源之一。针对这一问题，可以采用AR（自回归）时间序列模型对陀螺随机漂移进行建模，再结合卡尔曼滤波技术实现有效滤除。

AR时间序列建模的基本思路是将当前时刻的随机漂移值表示为过去若干时刻值的线性组合，再加上白噪声。这种方法能够很好地描述陀螺随机漂移的统计特性，特别是其时间相关性。建模时需要确定AR模型的阶数，这可以通过自相关函数、偏自相关函数分析或信息准则（如AIC）来确定。

建立AR模型后，可以将其纳入卡尔曼滤波的状态方程中。卡尔曼滤波通过预测和更新两个步骤，利用测量值不断修正状态估计，从而有效滤除随机噪声。其中预测步骤基于AR模型的状态方程，更新步骤则结合观测方程和测量噪声特性。

经过实际验证表明，这种AR建模结合卡尔曼滤波的方法能显著降低陀螺随机漂移的影响。滤波后的信号保留了有用信息，同时随机漂移分量被有效抑制，提高了陀螺仪的输出精度。这种方法计算量适中，适合实时处理，在惯性导航、姿态测量等领域具有重要应用价值。