【摘 要】
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建立随机漂移模型并实时补偿是提高惯性器件输出精度的有效途径。为了解决自回归滑动平均（ARMA）模型不能解释激光陀螺随机漂移非线性的问题，提出应用一类非参数ARMA模型——函数系数自回归滑动平均（FARMA）模型进行建模，并根据漂移数据的随机特性，基于相近数提出了一种模型快速估计算法。在此基础上，分别采用扩展卡尔曼滤波（EKF）和扩展卡尔曼粒子滤波（EPF）方法对激光陀螺随机漂移进行滤波，并应用交叠
【机 构】
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第二炮兵工程大学控制工程系，陕西西安 710025
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建立随机漂移模型并实时补偿是提高惯性器件输出精度的有效途径。为了解决自回归滑动平均（ARMA）模型不能解释激光陀螺随机漂移非线性的问题，提出应用一类非参数ARMA模型——函数系数自回归滑动平均（FARMA）模型进行建模，并根据漂移数据的随机特性，基于相近数提出了一种模型快速估计算法。在此基础上，分别采用扩展卡尔曼滤波（EKF）和扩展卡尔曼粒子滤波（EPF）方法对激光陀螺随机漂移进行滤波，并应用交叠式Allan 差分析方法分析滤波效果。仿真结果表明，应用新模型能取得较好的效果，反映了漂移的非线性；采用快速算法，估算时间减至原来的1/3，大大提高了估算效率；EPF滤波技术能有效抑制激光陀螺随机漂移的影响，五个主要误差项系数均显著减小，其中量化误差系数减小为滤波前的18％。
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