基于ALS的噪聲估計方法研究及其在加速度計動態(tài)測量中的應用.pdf

1、噪聲自適應估計算法是實現(xiàn)自適應卡爾曼濾波算法的有效手段之一，其常用算法包括極大后驗估計法，極大似然估計法，協(xié)方差匹配法，相關法以及自協(xié)方差最小二乘(ALS)噪聲估計算法，其中ALS噪聲估計算法以其運算量小，噪聲估計結(jié)果無偏和無耦合的優(yōu)點成為一種性能優(yōu)良的自適應噪聲估計器。但在先驗噪聲有偏的情況下ALS的估計精度會降低，而且其應用范圍受到白噪聲的限制。在加速度計的動態(tài)測量中，動態(tài)補償器可以延伸加速度計的頻帶，降低由于信號衰減帶來的高頻誤差

2、。但增加補償器會給測量輸出帶來先驗信息未知的高頻噪聲干擾，如何選取有效的濾波算法去除噪聲干擾是提高動態(tài)測量精度的關鍵，基于ALS噪聲估計的自適應卡爾曼濾波器是一種有效的系統(tǒng)濾波處理方法。因此，研究基于ALS的噪聲估計算法及其在加速度計動態(tài)測量中的應用具有重要的理論意義和實際應用價值。
　　本文在分析自協(xié)方差最小二乘(ALS)噪聲估計算法的基礎上，提出了一種自協(xié)方差總體最小二乘(ATLS)噪聲估計算法，該算法利用總體最小二乘(TLS

3、)算法代替最小二乘(LS)算法對新息自協(xié)方差線性方程組進行求解;并進一步擴展ALS噪聲估計算法的應用范圍，給出了一種基于ALS噪聲估計的有色噪聲估計算法，實現(xiàn)了對非白噪聲驅(qū)動有色噪聲方差的有效估計;為了提高加速度計動態(tài)測量的精度，將基于ALS噪聲估計的自適應卡爾曼濾波器串聯(lián)到加速度計的動態(tài)補償器之后，實現(xiàn)了對加速度計動態(tài)測量輸出的有效濾波。仿真實驗驗證了所提出改進的ALS噪聲估計算法的正確性和有效性，在先驗噪聲偏差較大的情況下該算法比A