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针对某些情况下用户与远程大屏幕终端交互不便,利用具有多种MEMS传感器的便携式智能终端,设计了空中鼠标系统,克服了传统鼠标操作对二维桌面的依赖。针对系统使用的低精度陀螺仪传感器的漂移问题,使用陀螺仪解算的角度和加速度计与磁强计解算的角度进行互补滤波,同时使用启发式漂移消减法对陀螺仪误差进行处理,并动态地调整启发式漂移消减法的补偿参数。实验结果表明,改进后的算法有效地克服了陀螺仪漂移,提高了空中鼠标系统的精度和稳定性。 相似文献
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为了提高MEMS陀螺仪测量精度,减少随机误差的影响,对产生随机误差的噪声源及其随机误差模型进行了分析;通过分析MEMS陀螺仪自身结构的缺陷并且对其输出数据进行了相应的滤波处理与平稳性检验,确立了合适的误差模型并利用Kalman滤波进行误差补偿,验证了模型的有效性;同时运用Allan方差法对MEMS陀螺仪噪声项进行了分析,确定了影响MEMS陀螺仪测量性能的主要因素以及比较了滤波前后的各项噪声源系数,检验了滤波效果且实验结果证明误差模型显著提高了MEMS陀螺仪的测量精度。 相似文献
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微机电系统(MEMS)陀螺精度较低,严重影响制导火箭弹惯导系统的精度.为了减小MEMS陀螺的随机漂移,提高其精度使其满足简易制导火箭弹的精度要求,需要对陀螺信号进行滤波,MEMS陀螺随机漂移建模与补偿是其中的难点.针对上述问题,提出采用自回归移动平均(ARMA)分析的方法建立MEMS陀螺随机漂移模型,然后基于此模型对随机漂移信号进行卡尔曼(Kalman)滤波.对某MEMS陀螺在静止条件下的观测信号的滤波效果表明,ARMA模型拟合度高,能准确描述MEMS陀螺随机漂移特性;Kalman滤波方法能有效减小随机漂移误差,提高MEMS陀螺的精度,对提高简易制导火箭弹的精度具有一定的参考价值. 相似文献
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针对MEMS陀螺仪输出信号随机漂移误差造成测量精度低的问题,提出了一种基于BP神经网络的卡尔曼滤波降噪模型.基于BP神经网络的基本原理,首先利用BP神经网络对系统进行学习,获得系统状态方程,然后建立了基于BP神经网络的滤波模型,最后应用于卡尔曼滤波对MEMS陀螺仪信号进行降噪.半实物模拟仿真实验表明:基于BP神经网络的卡尔曼滤波后的数据的速率随机游走等系数比原始数据下降6.89倍,验证了本方法的降噪性能优于基本卡尔曼模型,在MEMS陀螺仪的数据处理方面具有一定的应用价值. 相似文献
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阈值去噪与RBF神经网络在MEMS陀螺仪误差补偿中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
针对现有MEMS陀螺仪中随机误差较大,导致器件输出信噪比低进而影响其应用范围的现状,提出一种基于小波阈值去噪与梯度径向基( RBF)神经网络结合的MEMS陀螺漂移非平稳时间序列建模预测方法。首先采用Allan方差法分析了MEMS陀螺仪的主要随机误差,随后利用小波阈值去噪分离出MEMS陀螺误差模型中的白噪声及漂移误差,最后采用RBF神经网络对漂移数据进行建模。通过实验对文中所述的误差补偿方法进行验证,表明了方法的有效性,对于基于MEMS陀螺仪的惯导系统精度提高具有重要意义。 相似文献
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随机噪声是影响MEMS陀螺精度的一个重要因素。本文基于时间序列分析方法建立MEMS陀螺的随机漂移AR模型后,使用自适应卡尔曼滤波器对信号进行滤波。通过比较陀螺原始信号和自适应卡尔曼滤波后的信号,可以得出结论:自适应卡尔曼滤波器在处理MEMS陀螺零点漂移中具有良好的滤波效果。 相似文献
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针对传统人体姿态解算算法中存在MEMS陀螺误差发散快的问题,提出一种基于微惯性测量单元( MIMU)及磁力计信息融合的姿态解算算法。该算法利用互补滤波结合PI调节控制完成陀螺零偏校正,然后在加速度计和磁强计的辅助校正下,通过EKF( Expand Kalman Filter)滤波器更新四元数法实现陀螺姿态解算。本算法采用MPU9150传感器模块完成测试实验,实验中对比分析了单独扩展卡尔曼滤波算法与本算法的滤波效果。实验结果表明,本算法能够有效地抑制陀螺的发散,实现稳定地输出高精度姿态数据。 相似文献
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MEMS陀螺温度漂移严重影响系统的测量精度。传统的BP神经网络建模补偿容易使权值和阈值陷入局部极小值,导致网络训练失败。陀螺输出信号中的高频噪声也会影响模型精度。针对上述问题,该文提出一种Kalman滤波结合粒子群算法(PSO)优化BP神经网络的MEMS陀螺温度漂移补偿方法。首先对陀螺进行了温度漂移测试实验,然后采用Kalman滤波对实验数据进行降噪,最后建立陀螺温度漂移模型,从而实现温度漂移的补偿。实验结果表明,采用该方法补偿后MEMS陀螺在不同温度下的输出方差降低了65.09%,与传统的BP神经网络相比补偿精度明显提高。 相似文献
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MEMS SINS-GPS组合导航系统设计 总被引:3,自引:1,他引:2
为实现满足中低精度要求的低成本导航系统,选用MEMS惯性传感器研制了捷联式惯性导航系统(SINS);针对MEMS惯性传感器噪声较大和惯性导航系统误差随时间迅速累积的问题,利用小波对MEMS陀螺信号进行了降噪处理,并采用SINS-GPS卡尔曼滤波组合导航系统以消除惯导系统的误差累积,输出较高精度的速度、位置信息.对SINS和组合导航系统进行了仿真实验,实验结果表明所建系统的长时间导航性能有一定改善. 相似文献
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针对微机电系统MEMS(Micro-Electro-Mechanical-System)陀螺仪的随机误差,引入了粒子滤波处理MEMS IMU的输出数据.借助于机动目标的Singer模型建立了系统状态方程,论文讨论了粒子滤波算法在MEMS IMU滤波处理的应用,详细描述了算法的推导过程.应用经典卡尔曼滤波和粒子滤波分别处... 相似文献