一种基于粒子滤波与多项式拟合的周期性误差修正方法

本发明公开了一种基于粒子滤波与多项式拟合的周期性误差修正方法，用于纠正周期误差。卡尔曼滤波以信号一、二阶统计特性已知为前提，以均方误差极小为判据，能自动跟踪信号统计性质的非平稳变化，是具有递归性质的算法。该方法中，卡尔曼滤波器先在每个新值上对模型线性化并进入预测步骤，再利用之前状态和误差协方差估计当前状态，接着用当前观测信息调整估计状态，通过测量残差完善估计状态并建立反馈回路，经递归迭代使椭圆系数收敛，从而对椭圆进行最优估计并校正周期误差。