MEMS陀螺随机误差辨识与降噪技术

发布时间：2021-02-23 08:32

　　针对MEMS陀螺精度受随机误差的影响,并随测姿积分算法逐渐增长的问题,采用时间序列分析法对MEMS陀螺的输入输出数据进行辨识,建立系统的ARMA模型,利用卡尔曼滤波方法对随机误差进行降噪处理,最后对随机误差降噪技术进行实验验证.实验结果表明,降噪后随机误差方差为降噪前的7.17%,由降噪后的MEMS陀螺数据计算得到的姿态角误差小于1°,能够满足低成本导航系统的需要. 

【文章来源】：测试技术学报. 2020,34(02)

【文章页数】：7 页

【部分图文】：

卡尔曼滤波流程图

为了验证所设计卡尔曼滤波器的降噪效果, 利用构建的卡尔曼滤波器对MEMS陀螺的静态输出信号进行降噪处理, 结果如图 3 所示. 从中可以看出, 降噪后的角速度波动幅值明显减小, 降噪前的信号方差为0.023 7, 降噪后的信号方差为0.001 7, 为降噪前的7.17%, 降噪效果显著.3 MEMS陀螺随机误差降噪实验

图 4～图 6 是俯仰角为-30°, 滚转角分别为20°, 0°, -20°时偏航角的误差校正效果图. 校正前, 偏航角误差波动比较大, 波动幅值最大达到5°, 并且由于偏航角的计算存在累积误差, 偏航角的误差随时间累积逐渐增大; 校正后, 偏航角误差波动明显减小, 趋于一条直线. 偏航角误差主要体现为累积误差, 误差累积速度较慢, 最大累积速率为0.070 3 °/s.图 5 俯仰角为-30°, 滚转角为0°时的偏航角误差

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3047305