MEMS陀螺仪漂移和噪声的分析和补偿

• 作者: 刘孝博 王登飞 王迪 陈光武
• 来源期刊: 传感技术学报
• 学科: 航空航天
• 关键词: kalman滤波器 阿伦方差分析 自动回归-滑动平均模型
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 传感器信号处理
• 页码范围: 368-373
• 页数: 6页
• 分类号: V241.5
• 字数: 3514字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-1699.2018.03.009

摘要

对陀螺仪数据分析的传统方法是使用kalman滤波器做尾数据处理来降低随机误差,由于陀螺仪传感器随着外界环境的变化的影响会有非线性误差,传统的kalman滤波算法处理的是线性误差,因此引进了适用于非线性系统的EKF滤波.为了快速滤除系统在实际环境中产生的噪声,对传统的中值滤波算法进行了改进,降低其计算复杂度,提出差分-均值中值滤波法.本文首先使用阿伦(ALLAN)方差分析了陀螺仪的误差特性,对于这些误差源分别提出了偏移校正的方法,之后建立自动回归-滑动平均模型(ARMA模型)对陀螺仪数据进行误差建模分析,最后使用EKF算法降低随机误差.实验结果表明该方法比传统的方法滤波效果好、计算复杂度低、实时性好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈光武	兰州交通大学自动控制研究所	70	354	10.0	16.0
5	王迪	兰州交通大学自动控制研究所	13	64	5.0	7.0
9	刘孝博	兰州交通大学自动控制研究所	3	13	2.0	3.0
13	王登飞	兰州交通大学自动控制研究所	4	20	3.0	4.0