基于优化KF的MEMS陀螺阵列信号融合方法

发布时间：2017-08-06 21:29

  本文关键词：基于优化KF的MEMS陀螺阵列信号融合方法

  更多相关文章： 微机电系统陀螺仪 陀螺阵列 自回归模型 数据融合 卡尔曼滤波

【摘要】：针对微机电系统(micro-electro-mechanical system,MEMS)陀螺仪准确度低、噪声大的问题,采用陀螺阵列技术降噪以提高陀螺的使用精度。采用Allan方差法分析陀螺信号误差噪声项,依据分析结果对测量模型进行了简化,利用噪声相关性设计了一种卡尔曼滤波器(Kalman filter,KF)对陀螺阵列进行数据融合,并对最优估计过程进行了改进,降低了数据处理的复杂度和计算量,同时从理论上分析了各参数对阵列性能的影响。为提高滤波器的动态性能,将自回归(autoregressive,AR)模型应用于陀螺真实角速率的建模。采用6个陀螺构成的阵列进行了验证实验。实验结果表明:与单个陀螺相比,陀螺阵列的噪声在静态条件下降低了144.2倍,在恒速率和正弦速率条件下噪声分别降低了18.18倍和5.36倍,证明了此建模方法和融合方法的有效性。
【作者单位】： 火箭军工程大学控制工程系;
【关键词】： 微机电系统陀螺仪 陀螺阵列 自回归模型 数据融合 卡尔曼滤波
【基金】：国家自然科学基金(61503390,61503392)资助课题
【分类号】：TN96
【正文快照】： 0引言由于微机电系统(micro-electro-mechanical system,MEMS)陀螺仪成本低、体积小、功耗低、抗冲击能力强,近年来得到了快速的发展,但因其噪声大、精度偏低限制了它在很多领域的应用[1-2]。因而,如何在充分发挥MEMS陀螺优势的前提下提高其精度一直是研究的重要方向[3-4]。基

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本文编号：631544