基于相关系数AR模型的陀螺随机漂移分析方法

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陀螺漂移序列的均值和方差随时间不断变化,不属于传统的相关函数平稳序列,因此采用传统的平稳序列分析方法对其处理必然导致较大的误差.通过对大量陀螺漂移数据分析发现,大多数陀螺漂移序列的相关系数并不随时间的平移而变化,是时间间隔的单变量函数,因此,它们属于相关系数平稳序列.在此基础上,建立了基于相关系数AR模型的陀螺漂移分析方法.该方法首先对陀螺漂移数据是否属于相关系数平稳序列进行判别,然后采用相关系数AR模型建模并给出模型参数的估计方法,最后可根据得到的相关系数AR模型对陀螺漂移进行估计和补偿.由于相关系数平稳序列能够对陀螺漂移序列的本质特征进行描述,因此较传统方法具有更高的建模精度和补偿精度.
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