改进的MEMS陀螺随机噪声自适应滤波算法

• 作者: 何为 唐晓红 李鲁明 王沛 赵鲁阳
• 来源期刊: 传感器与微系统
• 学科: 工学
• 关键词: 微机电系统陀螺仪 自回归滑动平均模型 Allan方差 Kalman滤波 自适应滤波
• 年，卷（期）: 2018,（10）
• 所属期刊栏目: 计算与测试
• 页码范围: 133-136
• 页数: 4页
• 分类号: TP212
• 字数: 2469字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13873/J.1000-9787(2018)10-0133-04

摘要

针对微机电系统(MEMS)陀螺仪随机噪声建模时,自回归滑动平均(ARMA)模型中有色噪声白化问题,提出了将有色噪声作为系统状态方程控制项,以改进解耦自适应Kalman滤波算法,从而提高MEMS陀螺仪的噪声补偿效果.实验结果表明:经改进算法滤波后,MEMS陀螺仪噪声均方差减小85.1％,随机误差项减小41.9％;与标准Kalman滤波算法、解耦自适应Kalman滤波算法相比,改进算法的随机误差项分别减小30.5％,10.1％,能更好地降低MEMS陀螺仪随机噪声.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王沛	上海师范大学信息与机电工程学院	137	1124	16.0	28.0
2	赵鲁阳	中国科学院上海微系统与信息技术研究所宽带无线技术实验室	15	56	5.0	7.0
3	何为	中国科学院上海微系统与信息技术研究所宽带无线技术实验室	27	126	5.0	10.0
4	唐晓红	中国科学院上海微系统与信息技术研究所宽带无线技术实验室	3	20	2.0	3.0
8	李鲁明	中国科学院上海微系统与信息技术研究所宽带无线技术实验室	3	20	2.0	3.0