微机电陀螺信号盲均衡迭代反卷积算法

发布时间：2018-04-02 18:05

  本文选题：移动机器人　切入点：MEMS陀螺　出处：《中国惯性技术学报》2014年02期

【摘要】：小型移动机器人在未知环境下运行,陀螺所受噪声干扰无法建立有效的数学模型,需要仅从观测信号中把噪声去除,并估计出原始信号,根据该特点提出一种微机电陀螺信号盲均衡迭代反卷积算法。该算法利用横向滤波器对陀螺信号进行反卷积运算,使用贝叶斯方法对信号进行估计,建立了误差函数并与LMS算法组合,实现了均衡器参数的自动调整,在小型移动机器人上进行了算法实验验证。实验结果表明,该算法可以有效分离角速度信号与噪声信号,其噪声信号幅值减小约10倍,移动机器人运行275.41 s抵达终点的偏航角误差从13°下降到1.46°。
[Abstract]:Small mobile robots operating in unknown environments, the gyro noise interference effective mathematical model can not be established, only need to remove the noise from the observation signal, and the estimation of the original signal, according to the characteristics of a blind equalization for MEMS gyroscope signal iterative deconvolution algorithm. The algorithm of deconvolution of gyro signal by transversal filter, a Bayesian method for signal estimation, the error function is established and combined with LMS algorithm to achieve the automatic adjustment of the equalizer parameters, the algorithm is validated in the small mobile robot. The experimental results show that the algorithm can effectively separate the angular velocity signal and noise signal, the noise signal amplitude decreases about 10 times the mobile robot is running, yaw angle error of 275.41 s arrived at the end point decreased from 13 degrees to 1.46 degrees.

【作者单位】： 北京理工大学爆炸科学与技术国家重点实验室;
【基金】：国防基础科研计划资助项目(B2220110013) 总装预研项目(104060202)
【分类号】：TN911.7

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1701502