多MEMS陀螺数据融合方法性能比较

发布时间：2018-11-05 18:42

【摘要】：MEMS陀螺的体积小、成本低,便于集成,但其低精度极大的限制了MEMS陀螺在实际中的应用。利用多传感器融合技术进行误差补偿可提高MEMS陀螺的测量精度,人们提出了多种数据融合方法用于改进MEMS陀螺的测量精度。对多尺度融合方法、卡尔曼滤波融合和小波阈值融合方法进行比较分析。理论分析与实验结果表明,多尺度融合算法相比卡尔曼滤波融合和小波阈值融合方法在标准差、信噪比、功率谱及Allan方差等方面性能获得了较好的效果,其适用范围更宽。
[Abstract]:MEMS gyroscope is small in size, low in cost and easy to integrate, but its low precision greatly limits the application of MEMS gyroscope in practice. The measurement accuracy of MEMS gyroscope can be improved by using multi-sensor fusion technology to compensate the errors. A variety of data fusion methods have been proposed to improve the measurement accuracy of MEMS gyroscope. The methods of multi-scale fusion, Kalman filter fusion and wavelet threshold fusion are compared and analyzed. Theoretical analysis and experimental results show that compared with Kalman filter fusion and wavelet threshold fusion, multi-scale fusion algorithm has better performance in standard deviation, signal-to-noise ratio, power spectrum and Allan variance, and its application range is wider.
【作者单位】： 西安理工大学自动化与信息工程学院;西安工程大学电子信息学院;
【基金】：国家自然科学基金(61377080) 江苏省省级前瞻性研究专项资金(第三批)(BE2013088) 国家科技创新计划(13C26213201867) 陕西省自然科学基础研究计划(2013JQ8011) 陕西省教育厅科研计划(2013JK1104)资助项目
【分类号】：TN96

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本文编号：2313018