基于AR时间序列建模的陀螺随机漂移模型

资 源 简 介

基于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系统精度的主要误差源之一。针对这一问题，本文介绍了一种基于AR（自回归）时间序列建模的随机漂移分析方法。

首先，我们需要理解陀螺随机漂移的特性。这种漂移表现为具有时间相关性的随机过程，可以通过时间序列分析方法进行建模。AR模型特别适合用于这种具有记忆效应的随机过程建模，它假定当前值可以表示为过去若干个值的线性组合加上白噪声。

建模过程通常包含三个关键步骤：模型识别、参数估计和模型检验。通过分析陀螺输出数据的自相关和偏自相关函数，可以确定AR模型的阶数。确定阶数后，利用最小二乘法等参数估计方法计算出模型系数。

在获得AR模型后，我们采用卡尔曼滤波器进行漂移补偿。卡尔曼滤波作为一种最优估计器，能够有效地将AR模型预测值与实际测量值进行融合，从而得到更精确的陀螺输出。这种方法不仅考虑了当前测量值，还充分利用了系统之前的状态信息。

实际应用中，这种组合方法展现出良好的性能：AR模型准确地描述了随机漂移的统计特性，而卡尔曼滤波则有效地抑制了测量噪声和模型误差的影响。实验结果表明，该方法能显著提高陀螺仪的测量精度，特别适用于需要长时间稳定工作的惯性导航系统。