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基于奇異譜分解的微機械加速度計振動噪聲抑制方法

發(fā)布時間:2017-10-07 13:06

  本文關(guān)鍵詞:基于奇異譜分解的微機械加速度計振動噪聲抑制方法


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【摘要】:微機械(MEMS)慣性傳感器成本低的同時噪聲較大,易受振動信號的干擾。為了利用微機械慣性傳感器構(gòu)成低成本姿態(tài)估計系統(tǒng),提出了一種基于奇異譜分解(SSA)的振動噪聲預(yù)處理方法。SSA方法的實質(zhì)是利用延遲擴維矩陣進行主成分分析,其延遲相關(guān)的算法能夠有效地分離出加速度計測量值中的趨勢項與周期項,趨勢項中包含有需要的姿態(tài)變化信號,周期項即為低頻振動噪聲,根據(jù)過零點檢測方法提取出趨勢項,將該趨勢項作為加速度計的測量值,即可實現(xiàn)對振動噪聲信號的抑制,有效地提高姿態(tài)估計精度。實際的跑車實驗驗證了該方法的可行性和有效性。
【作者單位】: 第二炮兵工程大學(xué)空間工程系;鄖陽師專物理與電子工程系;
【關(guān)鍵詞】奇異譜分析 獨立分量分析 微機械慣性傳感器 趨勢項 振動噪聲 姿態(tài)估計
【基金】:國家自然科學(xué)基金資助項目(61179005,61179004)
【分類號】:TH824.4
【正文快照】: 低成本姿態(tài)估計系統(tǒng)廣泛應(yīng)用于導(dǎo)航控制、光電和慣性穩(wěn)定平臺、機器人,以及無人機等系統(tǒng)中[1-5],而微機械(Micro-Electro Mechanical Systems,MEMS)慣性器件的應(yīng)用有效地降低了由于高精度慣性器件所帶來的昂貴成本。微機械慣性器件的成本較低,但是其性能較差,不僅測量噪聲與零

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本文編號:988001

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