[发明专利]改进的RLS自适应滤波的陀螺去噪方法

摘要

本发明提供一种改进的RLS自适应滤波的陀螺去噪方法，包括：对MEMS陀螺仪中的滤波器进行改进，其中，将随机加权引入到所述滤波器的加权矩阵中，抵抗野值的干扰以提高所述MEMS陀螺仪的导航精度。与传统标准的算法相比，提出的改进后的方法提高了MEMS陀螺仪的输出数据的精度，进而优化了姿态解算当中的数据精度，以此达到了提高最终导航精度的目的。

主权项

1.一种改进的RLS自适应滤波的陀螺去噪方法，包括：对MEMS陀螺仪中的滤波器进行改进，其中，将随机加权引入到所述滤波器的加权矩阵中，以抵抗野值的干扰提高所述MEMS陀螺仪的导航精度；其中，所述滤波器的RLS算法步骤如下：对于RLS算法的误差估计定义为下式：ε(i)＝d(i)‑y(i)＝d(i)‑wH(n)u(i)其中，d(i)表示期望响应，y(i)表示输出信号，u(i)表示输入信号量，wH(n)u表(i)示指数加权的滤波器权向量的最小二乘估计；如果在i时刻出现野值，则将野值看作叠加在未出现野值的数据上的一个波动值，那么对于误差估计方程当中u(i)则表示为下式：u'(i)＝u(i)+A其中，A为野值的分量，u'(i)＝u(i)+A则表示为叠加了野值的分量后的信号输入量，那么，在出现野值后算法的误差估计方程则表达为下式：ε(i)＝d(i)‑wH(n)[u(i)+A]RLS算法的代价函数当中引入遗忘因子，再对遗忘因子进行指数加权处理，如下式：J(n)＝∑λn‑i|ε(i)|2其中，λ表示为遗忘因子，取值为0<λ<1；λn‑i表示指数加权的遗忘因子；λ(n)表示随机加权的可变遗忘因子；ρ表示敏感增益系数；ε(n)表示估计出的误差，F(n)表示随机加权的权重。