基于多尺度随机动态模型的惯性器件数据融合估计

摘要

本文结合离散小波变换、动态系统理论及随机过程理论,建立以尺度为变量的多尺度随机动态模型,并给出状态基于多尺度随机动态模型的多尺度递归数据融合算法,实现在状态基于全局观测信息的优化估计值.该算法可以在无状态模型情况下进行数据融合,适用于难以获得或获得的状态模型不精确的情况.将此方法用于陀螺信号处理中,通过不同尺度下陀螺观测值的融合,陀螺信号的精度有明显的提高.仿真和实验均证明了该算法是一种有效的数据融合算法。