一种基于自适应Kalman滤波的陀螺随机噪声AR建模方法

摘要

本发明公开了一种基于自适应Kalman滤波的陀螺随机噪声AR建模方法，包括步骤如下：(1)对陀螺仪随机噪声进行数据预处理；通过数字微分保证随机噪声数据满足平稳随机过程的要求；(2)将AR模型的参数做为系统状态量；(3)建立系统的观测方程；(4)建立系统的状态方程；(5)采用未知定常的观测噪声统计估值器估计观测噪声的均值和方差；(6)在估值器估计的观测噪声的均值和方差基础上运用自适应Kalman滤波器对AR模型的参数进行估计。本发明可以有效减少采样样本数和采样时间，建模速度快；当新的噪声样本到来时，自适应Kalman滤波器能够保证建立的AR模型参数可以及时进行更新，具有快速实时建模的优点。