1 重庆邮电大学 自主导航与微系统重庆市重点实验室, 重庆 400065
2 中国电子科技集团公司第二十六研究所, 重庆 400060
针对微机电系统(MEMS)陀螺仪易受影响且随机误差较大, 导致建立模型不准确和测量精度低的问题, 该文提出了一种改进的自适应卡尔曼滤波方法。首先建立ARMA模型, 在传统卡尔曼算法中引入衰减系数以减小系统旧值的影响, 同时引入基于系统新息突变的预测误差矩阵清除系统的突变值。使用Allan方差对原始陀螺仪数据和滤波后的陀螺仪数据进行分析对比。结果表明, 实验所用陀螺仪的角度随机游走、零偏不稳定性和角速率随机游走至少小了1个数量级, 标准差明显减小, 这表明改进算法有效抑制了随机噪声, 提高了MEMS的性能。
MEMS陀螺仪 卡尔曼滤波 ARMA模型 衰减系数 Allan方差 新息突变约束 MEMS gyroscope Kalman filter ARMA model attenuation factor Allan variance new interest mutation constraint
1 中国工程物理研究院 电子工程研究所, 四川 绵阳 621900
2 中国工程物理研究院 复杂电磁环境重点实验室, 四川 绵阳 621900
针对限幅器遭受功能或物理损伤而发生的非线性效应, 给出了一种基于信号分析的受损限幅器非线性效应研究新视角, 并从该视角出发, 提出了模型建立方法。该方法首先测得受损限幅器幅频响应序列, 将其转化为零均值实平稳序列; 然后计算该序列的自相关函数和偏相关函数, 估计自回归滑动平均(ARMA)模型的阶数; 最后采用最小二乘法估计出模型的表达式, 并采用最终预测误差(FPE)准则对该表达式进行校验。试验结果和理论分析验证了该方法的良好效果。
非线性效应 限幅器 ARMA模型 复杂电磁环境 nonlinear effect limiter ARMA model complicated electromagnetic environment 强激光与粒子束
2019, 31(10): 103219
针对一般民用MEMS陀螺仪精度较低的缺点以及传统MEMS随机误差时间序列建模需进行零均值化处理且不能进行在线处理建模的问题,提出一种基于状态扩增的随机误差实时滤波方法, 将时间序列的均值作为未知数, 给ARMA模型增加一个截距项, 并利用该模型采用扩增状态的方法设计卡尔曼滤波及自适应卡尔曼滤波器, 使得测量数据不需满足零均值的条件。静态及摇摆试验表明, 所提方法能大幅提高MEMS陀螺仪精度。
MEMS陀螺仪 ARMA模型 卡尔曼滤波 实时滤波 MEMS gyroscope ARMA model Kalman filter real-time filtering
GPS信号校准晶振信号频率源可输出高准确度时频信号。但当GPS接收机受到某些因素影响而无法接收GPS信号时，系统只能通过晶振自身保持一定的频率标准输出。晶振由于老化等因素，其输出频率会产生漂移。针对短期GPS信号丢失后晶振输出的频率漂移问题，提出一种基于ARMA模型的频率保持方法。利用GPS信号丢失前的系统历史校准数据，建立晶振性能退化模型，进而完成对系统输出频率的补偿，使其保持相对稳定的高准确度频率输出。将该方法应用到某GPS信号校准晶振信号频率源系统中，结果表明在短期GPS信号丢失后，预测的系统频率准确度平均相对误差可达1. 80%。
GPS校频 漂移补偿 晶振 ARMA模型 频率测试设备 GPS calibrating frequency drift compensation crystal oscillator ARMA model frequency test equipment
空军工程大学 航空航天工程学院, 西安 710038
针对光纤陀螺输出是非平稳信号的特点, 提出了小波-ARMA模型建模方法, 并与ARIMA模型进行了对比分析; 针对滤波方程中的量测噪声不能确定的问题, 提出了基于量测噪声自适应的滤波方法, 并与卡尔曼滤波进行了对比分析。研究结果表明: 滤波方法相同时, 小波-ARMA模型的滤波效果优于ARIMA模型; 模型相同时, 自适应滤波效果优于卡尔曼滤波; 且建模精度大于滤波方法对滤波效果的影响。Allan方差分析表明: 基于小波-ARMA模型的自适应滤波能很好地滤除光纤陀螺中的量化噪声, 提高陀螺的输出精度。
光纤陀螺 小波分解 小波-ARMA模型 自适应滤波 Allan方差 fiber optic gyroscope wavelet decompose wavelet-ARMA model adaptive filtering Allan variance
