ARMA模型的MEMS陀螺随机误差卡尔曼补偿方法

• 作者: 吴增林 孙伟 王宇航 耿诗涵
• 来源期刊: 测绘科学
• 学科: 工学
• 关键词: 微机械陀螺仪 随机误差 时间序列 卡尔曼滤波
• 年，卷（期）: 2017,（12）
• 所属期刊栏目: 基础研究
• 页码范围: 52-56,82
• 页数: 6页
• 分类号: TN713|O211
• 语种: 中文
• DOI: 10.16251/j.cnki.1009-2307.2017.12.009

摘要

针对微机械(MEMS)陀螺仪的随机误差导致其输出信噪比低的问题,该文提出一种基于ARMA模型的随机误差卡尔曼补偿方法.该方法通过对MEMS陀螺仪输出的原始信号进行均值化处理和趋势项提取后,分别采用轮次检验法和Jarque Bera检验法对随机序列平稳性和正态性进行检验,建立时间序列ARMA模型并采用卡尔曼状态方程对陀螺随机漂移进行补偿.6次卡尔曼滤波对比实验结果表明,MEMS陀螺仪信号幅度随着滤波次数增加而减小,滤波后的均值由2.454 4 E-4减小到-4.830 0 E-5,标准差由1.654 7减小到0.003 6,随机漂移被有效抑制.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙伟	辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院	67	427	11.0	16.0
2	吴增林	辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院	4	8	2.0	2.0
3	王宇航	辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院	5	2	1.0	1.0
4	耿诗涵	辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院	5	31	1.0	5.0