基于粒子滤波的陀螺随机漂移预测模型研究
陀螺随机漂移是弱的非平稳非线性信号,传统的线性化参数估计方法会导致模型参数不精确.提出采用粒子滤波的方法对陀螺随机漂移时间序列AR模型进行滤波处理,试验结果表明:粒子滤波不仅消除了非线性对陀螺漂移的影响还克服了AR模型的参数估计误差.与UKF滤波方法相比,粒子滤波的随机量不受高斯分布的限制而且滤波结果可以达到或超过UKF.
陀螺随机漂移、时间序列、粒子滤波
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U666.1(船舶工程)
2010-08-31(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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