本文選題：MEMS陀螺 + 隨機誤差��； 參考：《電子測量與儀器學報》2017年01期

【摘要】：針對微機電系統(tǒng)(MEMS)陀螺儀隨機誤差成為制約其精度和應(yīng)用范圍的主要因素,提出基于回歸滑動平均(ARMA)模型的卡爾曼濾波估計方法。首先基于Allan方差分析結(jié)果,確定出量化噪聲、角度隨機游走、零偏不穩(wěn)定性是MEMS陀螺隨機噪聲主要組成部分;然后采用時間序列分析法對MEMS陀螺儀隨機噪聲的平穩(wěn)性進行檢驗;最后基于隨機漂移ARMA模型建立離散卡爾曼濾波方程對其開展誤差估計與補償。開展車載靜、動態(tài)環(huán)境下的數(shù)字降噪與卡爾曼濾波估計補償對比實驗,結(jié)果表明基于ARMA模型的卡爾曼濾波估計法在MEMS陀螺隨機誤差補償效果上具有更明顯優(yōu)勢。
[Abstract]:Aiming at the fact that random error of MEMS gyroscope is the main factor restricting its precision and application range, a Kalman filter estimation method based on regression moving average (ARMA) model is proposed. First, based on the results of Allan variance analysis, it is determined that quantized noise, angle random walk and zero bias instability are the main components of Allan gyroscope random noise, and then the stationary of random noise of Allan gyroscope is tested by time series analysis method. Finally, a discrete Kalman filter equation is established based on the random drift ARMA model to estimate and compensate the error. A comparative experiment of digital noise reduction and Kalman filter estimation compensation in vehicle static and dynamic environment is carried out. The results show that the Kalman filter estimation method based on ARMA model has more obvious advantages in compensating the random error of MEMS gyroscope.
【作者單位】： 遼寧工程技術(shù)大學測繪與地理科學學院;
【基金】：國家自然科學基金(41304032) 高等學校博士學科點專項科研基金(新教師類)(20132121120005) 第8批中國博士后科學基金特別項目(2015T80265) 第58批中國博士后科學基金面上項目(2015M581360) 遼寧省高等學校杰出青年學者成長計劃(LJQ2015044) 遼寧省自然科學基金(2015020078) 遼寧省“百千萬人才工程”培養(yǎng)經(jīng)費(遼百千萬立項【2015】76號) 江西省數(shù)字國土重點實驗室開放研究基金(DLLJ201501) 對地觀測技術(shù)國家測繪地理信息局重點實驗室開放基金(K201401) 地球空間環(huán)境與大地測量教育部重點實驗室開放基金(14-01-05) 航空遙感技術(shù)國家測繪地理信息局重點實驗室經(jīng)費(2015B11) 精密工程與工業(yè)測量國家測繪地理信息局重點實驗室開放基金(PF2015-13) 海島(礁)測繪技術(shù)國家測繪地理信息局重點實驗室項目(2014B05)資助
【分類號】：TN96;TN713

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本文編號：2090150