基于LMS与MAF的MEMS陀螺降噪算法

• 作者: 胡佳 蔡成林
• 来源期刊: 传感器与微系统
• 关键词: 微机电系统陀螺 最小均方算法 移动平均滤波 信号降噪 Allan方差
• 年，卷（期）: 2021,（9）
• 所属期刊栏目: 计算与测试|Calculation & Test
• 页码范围: 132-134
• 页数: 3页
• 分类号: TP212|TN96
• 语种: 中文
• DOI: 10.13873/J.1000-9787(2021)09-0132-03

摘要

为了减小微机电系统(MEMS)陀螺输出信号中的噪声分量,提出一种改进最小均方(LMS)算法结合移动平均滤波(MAF)的降噪方法.首先通过改进LMS算法对陀螺数据进行预处理,然后量化分析MAF不同滑动窗口长度以及滤波器收敛因子对陀螺仪噪声抑制的效果;最后,采用MEMS陀螺仪惯性测量单元搭建测试环境,将所提出算法应用于实际降噪研究中,并分别与小波降噪以及传统LMS进行对比.采用Allan方差(AV)对MEMS陀螺仪随机误差参数进行辨识,结果表明:经过LMS-MAF算法滤波处理后的陀螺各项误差系数明显减小,角随机游走、量化噪声、零偏不稳定性、速度斜坡、速度随机游走均降低90％以上,大大降低了陀螺仪噪声,有效提高了陀螺仪精度.