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基于ARMA模型和狼群算法的陀螺随机漂移建模研究

56 传感器与微系统(TransducerandMicrosystemTechnologies) 2016年 第35卷 第4期 DOI:10.13873/J.1000--9787(2016)04 056-03 基于ARMA模型和狼群算法的陀螺随机漂移建模研究 来凌红 (武警后勤学院 军交运输系,天津300309) 摘 要:光纤陀螺的随机漂移误差是影响惯性导航系统精度的关键因素之一,根据陀螺随机漂移数据的 数学模型进行补偿 ,可有效地提高系统精度。在大量实验的基础上建立陀螺随机漂移的自回归移动平均 (ARMA)模型,同时使用长 自回归模型法求解模型参数,再对参数进行优化。实验结果证明:经狼群算法 优化后的陀螺随机漂移模型更加准确,建模精度相对于传统的时间序列分析法有了较大提高。研究内容 对光纤陀螺随机漂移建模精度的提高有较好的参考价值。 关键词:陀螺随机漂移;自回归移动平均模型;狼群算法;参数优化 中图分类号:TP274;V241 文献标识码 :A 文章编号:1000-9787(2016)04-0056-03 Researchon gyroscoperandom driftmodeling basedonARMA modelandwolfpack algorithm LAILing-hong (DepartmentofMilitaryTransportation,LogisticsUniversityofPeople’SArmedPoliceForce, Tianjin300309,China) Abstract:Randomdrifterroroffiber—opticgyroscope(FOG)isoneofthekeyfactorsthataffectprecisionof inertialnavigationsystem(INS),andprecisionofINScanbeeffectivelyimprovedbycompensatingaccordingto mathmodelfordatasofFOGrandomdrift.Autoregressivemovingaverage(ARMA)modelforgyrorandomdriftis establishedonthebasisoflargenumbersofexperiments,meanwhile,methodoflongautoregressivemodelisused tosolvemodelparameters,andoptimizeparameters.ExperimentalresuhsprovethattheFOG random driftmodel optimizedbywolfpackalgorithm (WPA)ismoreaccurate.Comparedwithtraditionalmethodoftimeseries analysis,modelingprecisionisincreasedgreatly.Themethodhasabetterreferencevalueofrimprovingprecisionof FOG random driftmodeling. Keywords:gyroscoperandomdrift;ARMAmodel;wolfpackalgorithm(WPA);parameteroptimization 0 引 言 光纤陀螺(FOG)随机漂移模型的参数进行优化,其建模效 自回归移动平均 (ARMA)模型是陀螺漂移常用模型之 果与长 自回归法相比,模型精度有较大幅度的提升

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