基于ALS的噪声估计方法研究及其在加速度计动态测量中的应用

发布时间：2017-11-21 19:34

  本文关键词：基于ALS的噪声估计方法研究及其在加速度计动态测量中的应用

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【摘要】：噪声自适应估计算法是实现自适应卡尔曼滤波算法的有效手段之一,其常用算法包括极大后验估计法,极大似然估计法,协方差匹配法,相关法以及自协方差最小二乘(ALS)噪声估计算法,其中ALS噪声估计算法以其运算量小,噪声估计结果无偏和无耦合的优点成为一种性能优良的自适应噪声估计器。但在先验噪声有偏的情况下ALS的估计精度会降低,而且其应用范围受到白噪声的限制。在加速度计的动态测量中,动态补偿器可以延伸加速度计的频带,降低由于信号衰减带来的高频误差。但增加补偿器会给测量输出带来先验信息未知的高频噪声干扰,如何选取有效的滤波算法去除噪声干扰是提高动态测量精度的关键,基于ALS噪声估计的自适应卡尔曼滤波器是一种有效的系统滤波处理方法。因此,研究基于ALS的噪声估计算法及其在加速度计动态测量中的应用具有重要的理论意义和实际应用价值。本文在分析自协方差最小二乘(ALS)噪声估计算法的基础上,提出了一种自协方差总体最小二乘(ATLS)噪声估计算法,该算法利用总体最小二乘(TLS)算法代替最小二乘(LS)算法对新息自协方差线性方程组进行求解；并进一步扩展ALS噪声估计算法的应用范围,给出了一种基于ALS噪声估计的有色噪声估计算法,实现了对非白噪声驱动有色噪声方差的有效估计；为了提高加速度计动态测量的精度,将基于ALS噪声估计的自适应卡尔曼滤波器串联到加速度计的动态补偿器之后,实现了对加速度计动态测量输出的有效滤波。仿真实验验证了所提出改进的ALS噪声估计算法的正确性和有效性,在先验噪声偏差较大的情况下该算法比ALS噪声估计算法具有更高的估计精度；所给出的基于ALS的有色噪声估计算法扩展了ALS的应用范围,实现了对非白噪声驱动有色噪声方差的估计；将基于ALS噪声估计的自适应卡尔曼滤波器应用到加速度计动态补偿器的设计中,有效提高了加速度计动态测量的精度。
【学位授予单位】：北京化工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TH824.4;TN911.4

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前4条

1 刘清;曹国华;;模型参考和误差白化的传感器动态补偿算法[J];控制理论与应用;2009年03期

2 鲁平;赵龙;陈哲;;改进的Sage-Husa自适应滤波及其应用[J];系统仿真学报;2007年15期

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本文编号：1212072