基于ARMA模型和狼群算法的陀螺随机漂移建模研究.pdf

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1、56传感器与微系统(TransducerandMicrosystemTechnologies)2016年第35卷第4期DOI：10．13873／J．1000--9787(2016)04056-03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

2、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)04-0056-03ResearchongyroscoperandomdriftmodelingbasedonARMAmodelandwolfpackalgorithmLAILing-hong(DepartmentofMi

3、litaryTransportation，LogisticsUniversityofPeople’SArmedPoliceForce，Tianjin300309，China)Abstract：Randomdrifterroroffiber—opticgyroscope(FOG)isoneofthekeyfactorsthataffectprecisionofinertialnavigationsystem(INS)，andprecisionofINScanbeeffectivelyimprovedbycompensatingacco

4、rdingtomathmodelfordatasofFOGrandomdrift．Autoregressivemovingaverage(ARMA)modelforgyrorandomdriftisestablishedonthebasisoflargenumbersofexperiments，meanwhile，methodoflongautoregressivemodelisusedtosolvemodelparameters，andoptimizeparameters．Experimentalresuhsprovethatth

5、eFOGrandomdriftmodeloptimizedbywolfpackalgorithm(WPA)ismoreaccurate．Comparedwithtraditionalmethodoftimeseriesanalysis，modelingprecisionisincreasedgreatly．ThemethodhasabetterreferencevalueforimprovingprecisionofFOGrandomdriftmodeling．Keywords：gyroscoperandomdrift；ARMAmo

6、del；wolfpackalgorithm(WPA)；parameteroptimization0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。一具有较高的工程应用价值』。其中以线性化参数计，1陀螺随机漂移模型算为求解方法的长自回归法在该模型建模中应用较为广光纤陀螺的漂移分为系统性漂移与随机性漂移两种，泛，但其在求解过程中对模型参数的非线性估计转化成对其中前者通过测试即便对标定进行补偿，精度的提高也是参数的线性估计，因此，在求

7、解过程中存在线性误差，降低有限的；而后者随时间连续性变化，是量化陀螺漂移误差的模型参数的精度。重要指标之一，同时对惯性导航系统的精度有较大的影文献[4]根据狼群群体智能行为，深入分析狼群捕食响。。因此，建立尽可能精确的陀螺随机漂移模型，对其行为及其猎物的不同分配方式，人工模拟出游走、召唤、围工作状态进行估计后进行补偿，可有效降低光纤陀螺随机攻等3种智能行为，继而提出狼群算法(wolfpackalgo—漂移对惯性导航系统精度的影响。‘rithm，WPA)。与蚁群算法、蜂群算法、鱼群算法等算法相I．1ARMA模型比，狼群算法具有较好的全

8、局收敛性与计算鲁棒性，同时可陀螺随机漂移模型通常使用ARMA(n，m)模型，具体直接用于求解目标函数的优化问题。本文利用狼群算法对表达式为收稿日期：2015-o8_31基金项目：联合实验室开放基金资助项目(FOM2015OF015)；