【摘 要】
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为了对光纤陀螺仪随机误差进行分析处理,提高其使用精度,提出了一种经验模态分解与时间序列模型相结合的误差分析建模方法。以经验模态分解得到的本征模态函数为基础,分层进
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61503390)~~
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为了对光纤陀螺仪随机误差进行分析处理,提高其使用精度,提出了一种经验模态分解与时间序列模型相结合的误差分析建模方法。以经验模态分解得到的本征模态函数为基础,分层进行ARMA建模;在模型基础上逐层进行Kalman滤波,实现对于随机漂移信号的滤除;最后通过信号重构,完成了从全频率角度对光纤陀螺仪随机误差进行分析建模的构想。与其他建模方法相比,该方法对于原始数据的模拟匹配程度更高,试验结果进一步表明,本文方法有效去除了光纤陀螺仪的随机漂移,提高了光纤陀螺仪的使用精度。
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