基于CEEMD的水下机器人MEMS陀螺降噪方法

发布时间：2018-07-27 11:10

【摘要】：MEMS陀螺仪工作时,容易受到各种噪声,尤其是高频噪声影响,不利于导航系统长时间工作,因此需要对数据实时去噪。互补集合经验模态分解(CEEMD)是一种按照自身尺度进行信号分解的算法,信号震荡随着分解级数逐渐减小,能够较好地分离高频和低频信号。以水下机器人MEMS陀螺仪为研究对象,根据水下实测数据,采用CEEMD分解陀螺信号,提取有效信息,并利用Allan方差验证CEEMD的有效性。仿真结果表明CEEMD对随机噪声、高频信号具有良好的降噪效果。
[Abstract]:When MEMS gyroscope is working, it is easy to be affected by various noises, especially high-frequency noise, which is not conducive to the navigation system working for a long time, so it is necessary to de-noise the data in real time. The complementary set empirical mode decomposition (CEEMD) is an algorithm for signal decomposition according to its own scale. The signal oscillation decreases gradually with the decomposition order, which can better separate high frequency and low frequency signals. The MEMS gyroscope of underwater vehicle is taken as the research object. According to the measured data under water, the gyroscope signal is decomposed by CEEMD, and the effective information is extracted, and the validity of CEEMD is verified by Allan variance. Simulation results show that CEEMD has a good noise reduction effect on random noise and high frequency signal.
【作者单位】： 江苏科技大学电子信息学院;
【基金】：江苏省研究生实践创新计划项目(SJLX_0493)
【分类号】：TN911.4;TP242

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2147632