基于ARMA建模的MEMS陀螺随机误差补偿改进算法研究

• 作者: 毕新磊 潘宏生 陈明明 高国伟
• 来源期刊: 传感器世界
• 学科: 工学
• 关键词: ARMA模型 功率谱估计 自适应渐消因子 卡尔曼滤波
• 年，卷（期）: 2014,（5）
• 所属期刊栏目: 研究动态
• 页码范围: 7-13
• 页数: 7页
• 分类号: TP216
• 字数: 4342字
• 语种: 中文

摘要

基于MEMS技术生产的MEMS器件,具有体积小、重量轻、成本低、耐冲击性、高可靠性等特点,它被广泛应用于动态水平测量装置当中.但是由于外界环境的干扰,MEMS器件的测量精度一直难以达到实际应用水平.分析了在动态水平测量当中影响MEMS器件测量精度的各种因素之后,提出了一种基于ARMA模型的针对MEMS陀螺器件随机误差补偿的改进型算法.以某型号的陀螺的随机误差为研究对象进行实验验证,结果表明,MEMS陀螺的测量精度在滤波之后有了明显的提高.经过改进后的卡尔曼滤波器和引人自适应渐消因子的卡尔曼滤波器,在静态环境下,它们的误差标准差分别降为原始误差的3.75％和4.8％,动态环境下的滤波精度也得到有效提高.证明该方法是可行的和有效的,具有较大的工程实践意义.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高国伟	北京信息科技大学信息获取与与检测实验室	67	175	7.0	9.0
2	潘宏生	北京信息科技大学信息获取与与检测实验室	6	18	3.0	4.0
3	陈明明	北京信息科技大学信息获取与与检测实验室	2	13	2.0	2.0
4	毕新磊	北京信息科技大学信息获取与与检测实验室	2	13	2.0	2.0