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鲁棒Kalman滤波陀螺随机噪声AR快速/实时建模 被引量:2
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作者 黄磊 赵亚琴 《中国测试》 CAS 北大核心 2014年第6期88-90,103,共4页
针对传统陀螺随机噪声的AR建模方法收敛速度慢、所需样本多等问题,提出新的基于鲁棒Kalman滤波的陀螺随机噪声AR建模方法。该方法将AR模型参数作为系统的状态量,采用未知时变的噪声统计估值器估计观测噪声的均值和方差,通过Kalman滤波... 针对传统陀螺随机噪声的AR建模方法收敛速度慢、所需样本多等问题,提出新的基于鲁棒Kalman滤波的陀螺随机噪声AR建模方法。该方法将AR模型参数作为系统的状态量,采用未知时变的噪声统计估值器估计观测噪声的均值和方差,通过Kalman滤波估计出AR模型参数。实验结果表明:这种AR建模方法具有收敛速度快,时间开销少的优点。当有新的噪声数据到来时,还能使建立的AR模型得到及时更新,提高建模准确度,适用于快速建模或陀螺随机噪声具有强时变性的工程场合。 展开更多
关键词 捷联惯性导航系统 陀螺随机噪声建模 鲁棒Kalman滤波器 时间序列
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