基于模型参考与误差白化的传感器动态补偿方法 (2009年)

简介：
本文提出了一种结合模型参考和误差白化技术的传感器动态补偿方法，旨在提高传感器测量数据的准确性和稳定性。该方法通过建立模型参考框架并引入误差白化处理，有效消除或减少传感器系统中的时变误差与噪声干扰，显著提升系统的性能表现，在多种应用中展现出优越性。 通过模型参考的系统辨识方法建立传感器的动态补偿器时，通常采用均方误差（mean square error, MSE）作为评判标准。然而，由于测量噪声的存在以及补偿器频率特性的影响，输入/输出信号会受到严重干扰。因此，基于MSE的标准无法获得最优的补偿参数。为此，本段落提出了一种以误差白化(error whitening criterion,EWC)为评判标准的方法来设计传感器动态补偿器。该方法无需事先了解系统的动态特性，可以根据传感器和参考模型对输入激励响应的实际测量数据进行辨识。