MEMS陀螺仪随机序列趋势项提取算法

发布时间：2017-12-12 19:26

  本文关键词：MEMS陀螺仪随机序列趋势项提取算法

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【摘要】：MEMS陀螺仪目前广泛应用于水下航行器中,但由于在测量数据中含有趋势项,导致序列非平稳,无法应用ARMA模型等时间序列分析方法对其进行分析,因此,需要探究有效的趋势提取方法提取序列趋势项。本文提出了应用平滑先验算法提取MEMS陀螺数据趋势算法,同时介绍了多项式趋势拟合及经验模态分解趋势提取算法,应用三种算法分别对同一实测数据进行趋势提取,选用正态性检验方法,对趋势提取后残余数据的平稳性进行判断,以此判定其趋势提取效果。数据处理结果证明,三种方法均可实现对MEMS陀螺数据的趋势提取,但是各种方法均有其应用的优劣性,需根据其不同应用条件进行优化选择。
【作者单位】： 中国电子科技集团公司电子科学研究院;中国科学院水下航行器信息技术重点实验室;
【分类号】：U666.15
【正文快照】： 1引言MEMS陀螺仪由于其质量轻,安装方便,价格低廉等优点,正在逐渐取代传统的转子型陀螺,被广泛地应用于水下航行器中,测量航行器的角速度信息[1]。但是,MEMS陀螺仪中常包含多种误差信息[2],为了对传感器噪声性能及其参数进行建模分析,我们常对其时间序列进行ARMA模型(Auto Re-

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1 张春华,陶俊勇,陈循;陀螺仪模糊性能可靠性评价[J];中国惯性技术学报;2000年03期

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本文编号：1283688