MEMS陀螺仪随机误差的辨识与降噪方法研究

发布时间：2018-07-02 12:39

本文选题：MEMS陀螺 + 随机误差　；参考：《电子测量与仪器学报》2017年01期

【摘要】：针对微机电系统(MEMS)陀螺仪随机误差成为制约其精度和应用范围的主要因素,提出基于回归滑动平均(ARMA)模型的卡尔曼滤波估计方法。首先基于Allan方差分析结果,确定出量化噪声、角度随机游走、零偏不稳定性是MEMS陀螺随机噪声主要组成部分;然后采用时间序列分析法对MEMS陀螺仪随机噪声的平稳性进行检验;最后基于随机漂移ARMA模型建立离散卡尔曼滤波方程对其开展误差估计与补偿。开展车载静、动态环境下的数字降噪与卡尔曼滤波估计补偿对比实验,结果表明基于ARMA模型的卡尔曼滤波估计法在MEMS陀螺随机误差补偿效果上具有更明显优势。
[Abstract]:Aiming at the fact that random error of MEMS gyroscope is the main factor restricting its precision and application range, a Kalman filter estimation method based on regression moving average (ARMA) model is proposed. First, based on the results of Allan variance analysis, it is determined that quantized noise, angle random walk and zero bias instability are the main components of Allan gyroscope random noise, and then the stationary of random noise of Allan gyroscope is tested by time series analysis method. Finally, a discrete Kalman filter equation is established based on the random drift ARMA model to estimate and compensate the error. A comparative experiment of digital noise reduction and Kalman filter estimation compensation in vehicle static and dynamic environment is carried out. The results show that the Kalman filter estimation method based on ARMA model has more obvious advantages in compensating the random error of MEMS gyroscope.
【作者单位】：辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院;
【基金】：国家自然科学基金(41304032) 高等学校博士学科点专项科研基金(新教师类)(20132121120005) 第8批中国博士后科学基金特别项目(2015T80265) 第58批中国博士后科学基金面上项目(2015M581360) 辽宁省高等学校杰出青年学者成长计划(LJQ2015044) 辽宁省自然科学基金(2015020078) 辽宁省“百千万人才工程”培养经费(辽百千万立项【2015】76号) 江西省数字国土重点实验室开放研究基金(DLLJ201501) 对地观测技术国家测绘地理信息局重点实验室开放基金(K201401) 地球空间环境与大地测量教育部重点实验室开放基金(14-01-05) 航空遥感技术国家测绘地理信息局重点实验室经费(2015B11) 精密工程与工业测量国家测绘地理信息局重点实验室开放基金(PF2015-13) 海岛(礁)测绘技术国家测绘地理信息局重点实验室项目(2014B05)资助
【分类号】：TN96;TN713

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