技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開(kāi)了一種基于自適應(yīng)Kalman濾波的陀螺隨機(jī)噪聲AR建模方法，包括步驟如下：(1)對(duì)陀螺儀隨機(jī)噪聲進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理；通過(guò)數(shù)字微分保證隨機(jī)噪聲數(shù)據(jù)滿(mǎn)足平穩(wěn)隨機(jī)過(guò)程的要求；(2)將AR模型的參數(shù)做為系統(tǒng)狀態(tài)量；(3)建立系統(tǒng)的觀(guān)測(cè)方程；(4)建立系統(tǒng)的狀態(tài)方程；(5)采用未知定常的觀(guān)測(cè)噪聲統(tǒng)計(jì)估值器估計(jì)觀(guān)測(cè)噪聲的均值和方差；(6)在估值器估計(jì)的觀(guān)測(cè)噪聲的均值和方差基礎(chǔ)上運(yùn)用自適應(yīng)Kalman濾波器對(duì)AR模型的參數(shù)進(jìn)行估計(jì)。本發(fā)明可以有效減少采樣樣本數(shù)和采樣時(shí)間，建模速度快；當(dāng)新的噪聲樣本到來(lái)時(shí)，自適應(yīng)Kalman濾波器能夠保證建立的AR模型參數(shù)可以及時(shí)進(jìn)行更新，具有快速實(shí)時(shí)建模的優(yōu)點(diǎn)。

技術(shù)研發(fā)人員：黃磊
受保護(hù)的技術(shù)使用者：黃磊
文檔號(hào)碼：201510220816
技術(shù)研發(fā)日：2015.04.28
技術(shù)公布日：2016.11.23