陀螺寻北仪中测量信号的在线建模与滤波

王立冬，王 品，罗贤全，梁冠辉

（1. 军械工程学院，石家庄 050003；2. 武汉军械士官学校，武汉 430075）

陀螺寻北仪中测量信号的在线建模与滤波

王立冬1，王 品2，罗贤全1，梁冠辉1

（1. 军械工程学院，石家庄 050003；2. 武汉军械士官学校，武汉 430075）

针对光纤陀螺寻北仪中光纤陀螺（FOG）和加速度计的随机误差，采用改进型二阶自回归AR(2)模型，在线建立了光纤陀螺和加速度计随机误差模型。根据该模型，建立了FOG陀螺寻北仪的12阶Kalman滤波器，实现了两个 FOG和两个加速度计测量信号在寻北过程中的实时滤波。仿真、Allan方差分析与寻北试验结果表明：FOG信号中随机游走、零偏不稳定性、变化率随机游走、变化率斜坡和量化噪声五项噪声源误差系数都小于滤波前的二分之一；在减小光纤陀螺和加速度计测量信号中的随机误差，提高其精度的同时，FOG寻北仪的寻北误差减小了0.3 mil。

光纤陀螺寻北仪；加速度计；改进型AR(2)模型；Kalman滤波

陀螺寻北一般采用陀螺和加速度计，通过多位置方式静态寻北。陀螺仪和加速度计的误差可分为确定性误差和随机误差。确定性误差可通过多位置转位得到精确测量与补偿，而随机误差便成了影响寻北精度的重要因素。为此，人们采用了多种方法对该随机误差进行了建模和滤波。在陀螺随机误差建模方面：文献[1]～[7]等采用自回归滑动平均模型(ARMA(n, m))分别建立了光纤陀螺（FOG）和激光陀螺（RLG）的随机误差模型，并根据该误差模型建立了Kalman滤波器、扩展Kalman滤波器、无迹Ukalman滤波器和自适应Kalman滤波器等，对FOG和RLG误差进行了滤波；……