一种负反馈自适应在线实时滤波方法及系统
本发明公开了一种负反馈自适应在线实时滤波方法及系统，属于离散随机信号处理领域。本方法为：1）建立一角速率增量信号序列和一负反馈序列；2）将k时刻角速率信号Yk与k时刻的负反馈信号uk相减后得到角速率增量Yk′；3）采用当前角速率增量信号序列拟合估计得到k时刻卡尔曼滤波器模块的状态方程参数，更新卡尔曼滤波器模块；4）将Yk′经参数更新后的卡尔曼滤波器模块进行信号滤波，得到角速率增量；5）将与相加后，作为k时刻滤波后输出的角速率信号；本系统包括减法器、信号时间序列模型参数实时估计模块、卡尔曼滤波器模块、反馈回路模块、加法器。本发明大大提高了滤波性、增强了对快速变化信号的跟踪能力、提高随机游走参数的改善效果。
发明专利
CN201010594845.X
2010-12-17
CN102064798A
2011-05-18
H03H21/00(2006.01)I
北京大学
何昌洪;杨川川;王子宇
100871 北京市海淀区颐和园路5号北京大学
北京君尚知识产权代理事务所(普通合伙) 11200
俞达成
北京;11
一种负反馈自适应在线实时滤波方法，其步骤为：1)建立一角速率增量信号序列[Y′?N+1，Y′?N，…，Y′0]，并将其初始化为光纤陀螺最初测量到的N个角速率信号[Y?N+1，…，Y?1，Y0]；建立一负反馈序列并将其初始化为0序列；其中，为i时刻滤波后输出的角速率信号、N为大于2的自然数、M为大于1的自然数；2)将k时刻光纤陀螺测量的角速率信号Yk与k时刻的负反馈信号uk相减后得到角速率增量Y′k，将其作为卡尔曼滤波器模块的观测值；其中，uk为当前负反馈序列经过序列加权后的信号；所述卡尔曼滤波器模块为以速率增量为状态变量的离散卡尔曼滤波器；3)采用当前角速率增量信号序列[Y′k，Y′k?1，…，Y′k?N+1]拟合估计得到k时刻所述卡尔曼滤波器模块的状态方程参数，更新所述卡尔曼滤波器模块；4)将角速率增量Y′k经参数更新后的卡尔曼滤波器模块进行信号滤波，得到k时刻卡尔曼滤波器模块滤波后的角速率增量5)将k时刻角速率增量与k时刻的负反馈信号uk相加后，作为k时刻滤波后输出的角速率信号FDA0000039049420000011.tif,FDA0000039049420000012.tif,FDA0000039049420000013.tif,FDA0000039049420000014.tif,FDA0000039049420000015.tif