【摘要】：光纖陀螺隨機漂移誤差是影響航空矢量重力測量系統(tǒng)姿態(tài)解算精度的關鍵因素。建立模型并在輸出中對其補償是抑制該項誤差的有效方法。針對傳統(tǒng)ARMA模型只能對平穩(wěn)隨機漂移誤差建模,且模型無法滿足實時濾波需求的問題,本文引入適用于非平穩(wěn)隨機漂移誤差的ARIMA模型,同時給出詳細的建模過程,并提出采用實時平均算法消除原始采樣序列中常值分量的思路,實現了隨機漂移誤差的實時Kalman濾波估計�；诒疚乃岢龅哪Ｐ秃蛯崟r濾波算法,對光纖陀螺實測數據進行分析,結果表明處理后信號中隨機漂移誤差的方差減小了46.5%。Allan方差分析結果表明,濾波后角度隨機游走系數和角速率隨機游走系數分別降低了約50%和40%。本文的結果說明ARIMA模型能夠準確描述陀螺的非平穩(wěn)隨機漂移誤差�；趯崟r平均算法的Kalman濾波可實現隨機漂移誤差的在線估計,有望提高航空矢量重力測量系統(tǒng)的姿態(tài)解算精度。
[Abstract]:Random drift error of fiber optic gyroscope (fog) is a key factor to affect attitude resolution accuracy of airborne vector gravity measurement system. Establishing the model and compensating it in the output is an effective method to restrain the error. Because the traditional ARMA model can only model the stationary random drift error, and the model can not meet the requirement of real-time filtering, this paper introduces the ARIMA model which is suitable for the non-stationary random drift error, and gives the detailed modeling process. A real-time averaging algorithm is proposed to eliminate the constant component in the original sampling sequence, and the real-time Kalman filter estimation of the random drift error is realized. Based on the proposed model and real-time filtering algorithm, the measured data of fog are analyzed. The results show that the variance of random drift error in the processed signal reduces the variance of 46.5%.Allan variance analysis. After filtering, the angle random walk coefficient and angular rate random walk coefficient are reduced by about 50% and 40% respectively. The results show that the ARIMA model can accurately describe the non-stationary random drift error of gyroscope. The Kalman filter based on real-time averaging algorithm can realize the on-line estimation of random drift error, which is expected to improve the attitude resolution accuracy of airborne vector gravimetric measurement system.
【作者單位】： 武漢大學測繪學院;武漢大學地球空間環(huán)境與大地測量教育部重點實驗室;
【基金】：國家自然科學基金(41210006;41504016) 國家973計劃(2013CB733301) 地球空間環(huán)境與大地測量教育部重點實驗室測繪基礎研究基金(14-02-01)~~
【分類號】：P223.4

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本文編號：2202006