基于高阶AR模型的陀螺随机漂移模型

陀螺随机漂移是影响惯性导航和组合导航精度的重要因素。首先用周期函数拟合和小波变换两种方法分别对随机漂移中的周期噪声进行分析和处理;然后对相关噪声建立高阶AR模型;最后将该模型应用在GPS/INS组合导航Kalman滤波中,并对结果进行分析和比较。结果表明,相比于周期函数拟合,小波变换不仅能够更好地削弱周期噪声的影响,还能够削弱高频白噪声的影响;相比于一阶马尔科夫过程,高阶AR模型能够更好地描述随机漂移中的相关噪声;基于小波变换和高阶AR模型的GPS/INS组合导航具有明显的优势。