卡尔曼滤波在未知噪声方差下的传感器动态补偿算法

"估计噪声方差与Kalman滤波的传感器动态补偿" 本文是关于传感器动态补偿领域的一篇工程技术论文，作者陈战平来自南京师范大学计算机科学与技术学院。论文主要探讨了在传感器动态补偿过程中遇到的一个关键问题：补偿后输出信号的噪声加重，且其方差未知。为了解决这一问题，作者提出了一种基于卡尔曼滤波的噪声抑制算法，尤其适用于未知观测噪声方差的条件。 首先，论文中提到的动态补偿器的参数是通过参考模型和系统辨识的方法获取的。系统辨识是通过对实际系统进行建模，识别出系统的动态特性，以便更准确地理解和预测其行为。参考模型则是在此过程中用来指导和校正补偿器设计的一种理想化模型，它能够提供期望的系统响应。 接着，为了进一步提高测量精度，论文引入了卡尔曼滤波器。卡尔曼滤波是一种在存在随机噪声的情况下，对动态系统的状态进行最优估计的数学方法。通过构建基于参考模型的卡尔曼滤波器，可以有效地消除高频噪声的影响，提高测量数据的质量。 然而，当观测噪声的方差未知时，传统的卡尔曼滤波可能会失效。为解决这个问题，论文提出了利用小波消失矩原理来估计噪声方差。小波分析是一种强大的信号处理工具，能够对信号进行多尺度分析，捕捉不同频率成分。消失矩是小波分析中的一个重要概念，它反映了信号在小波域内的平均性质，可用于估计信号的统计特性，如方差。 在论文中，作者指出补偿器的输出信号可以被一个M阶多项式分段逼近，这意味着可以通过多项式的系数来分析信号的噪声特性。利用小波消失矩，可以估计出噪声的方差，从而使卡尔曼滤波器能够在不知道具体噪声方差的情况下正常工作，提高滤波效果。 最后，通过仿真和实际应用实验，作者验证了所提方法的有效性。实验结果表明，这种结合噪声方差估计和卡尔曼滤波的动态补偿方法能够显著抑制噪声干扰，提高传感器输出信号的稳定性和准确性。 这篇论文为传感器动态补偿领域提供了一个创新的解决方案，特别是在面临未知噪声方差挑战时，该方法能够增强系统的鲁棒性和滤波性能，对于实际工程应用具有重要的理论和实践价值。