基于ARMA建模的MEMS加速度计随机误差补偿方法

• 作者: 田易 钟燕清 李继秀 阎跃鹏 孟真 张兴成
• 来源期刊: 电子测试
• 关键词: 微机电系统加速度计 自回归滑动平均模型 随机误差补偿 Allan方差 卡尔曼滤波
• 年，卷（期）: 2020,（23）
• 所属期刊栏目: 设计与研发
• 页码范围: 20-22,48
• 页数: 4页
• 语种: 中文

摘要

为提高MEMS加速度计测量精度,采用了一种基于自回归滑动平均(ARMA)模型和卡尔曼(Kalman)滤波的随机误差补偿方法.文中对预处理后的加速度计数据进行一阶差分,差分数据通过了平稳性分析,根据自相关和偏相关特性分析,确定随机误差适用模型,根据贝叶斯信息准则(BIC)确定模型阶数,从而确定随机误差模型.再通过Kalman滤波,实现对加速度计随机误差的滤波补偿,使得加速度计的零偏稳定性由0.5179mg降低为0.0528mg,指标提高了一个数量级,有效提高了加速度计的测量精度.