基于ARMA（2）模型的光纤陀螺建模及kalma滤波算法

资 源 简 介

基于ARMA（2）模型的光纤陀螺建模及kalma滤波算法

详 情 说 明

光纤陀螺作为一种高精度惯性传感器，其输出信号往往包含复杂的噪声成分。本文将探讨如何通过ARMA(2)模型结合Kalman滤波算法提升光纤陀螺的性能表现。

光纤陀螺信号特性分析 光纤陀螺输出信号具有显著的时间序列特征，主要表现为：随机游走噪声、角随机游走和白噪声的混合。这种混合噪声特性使得传统滤波方法难以取得理想效果。

ARMA(2)建模原理 采用二阶自回归滑动平均模型(ARMA(2))可以有效地描述光纤陀螺输出信号的动态特性。该模型通过当前观测值与前两个时刻观测值的线性组合，配合误差项的移动平均，能够较好地逼近实际信号的变化规律。

Kalman滤波算法设计 基于ARMA(2)模型构建状态空间方程后，Kalman滤波算法通过预测和更新两个阶段递归运行：首先根据系统模型预测状态，然后利用最新观测值修正预测结果。这种递归特性特别适合实时处理光纤陀螺的高速采样数据。

算法优势分析 该方法组合了ARMA模型对信号特征的捕捉能力和Kalman滤波的最优估计特性，相比单独使用任一种方法，能更有效地抑制噪声干扰，提高信号的信噪比和测量精度。