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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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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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首先介绍了时间序列ARMA模型及其建模方法,并利用该方法基于振动环式微机械陀螺的实测数据建立了振动环式微机械陀螺随机漂移的ARMA模型。在此模型基础上,设计了Kalman滤波器。仿真结果表明此方法能够有效抑制微机械陀螺的零点随机漂移。 相似文献
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在分析陀螺漂移信号的TVAR时变自回归模型及其模型参数的随机演化模型的基础上,基于粒子滤波器对TVAR模型参数做序列估计,提出粒子滤波的陀螺信号漂移估计算法.实验结果表明,算法可以很好地跟踪非平稳信号,采用该方法预测带嗓的陀螺漂移信号精度有明显提高. 相似文献
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基于ARIMA模型的光纤陀螺随机漂移滤波方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
对光纤陀螺随机漂移输出进行了非平稳性检验,并建立了非平稳求和自回归滑动平均(ARIMA)模型,在此模型的基础上对光纤陀螺随机漂移进行卡尔曼(Kalman)滤波,并对滤波结果进行Allan方差分析。与基于自回归(AR)模型的Kalman滤波结果进行比较,实验结果表明:基于ARIMA模型的Kalman滤波比基于AR模型的Kalman滤波更能减小光纤陀螺的零偏不稳定性和角度随机游走。 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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针对研制的新型模态切换水下机器人(Mode-Converted ROV, MC-ROV),设计了一套以MEMS器件为主的微惯性组合导航系统,包括陀螺仪、加速度计、磁力计、深度传感器及微处理器等。系统采用互补滤波方法抑制陀螺漂移,设计卡尔曼滤波器计算姿态角。本文采用了改进的自适用卡尔曼滤波器,增大新近数据的作用,减小陈旧数据的作用,避免滤波发散,提高导航精度。水池实验表明结合互补滤波、自适应卡尔曼滤波能够获得比较精确、稳定的水下机器人导航信息。同时,基于实测数据进行的算法仿真表明改进后的渐消记忆指数加权自适应卡尔曼滤波可以在一定程度上改善导航效果。 相似文献
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卡尔曼滤波在陀螺仪随机漂移中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
本文针对MIMU中微机械陀螺的静态随机漂移,采用时间序列分析的方法建立了其随机漂移误差的AR模型,并在此基础上,探讨了利用Kalman滤波降低该随机噪声的具体方法.对实测数据的仿真结果表明,本文所介绍的滤波方法是正确、有效的。 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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陀螺仪漂移数据经过处理后将是一组高度相关的平稳随机时间序列.在对陀螺仪漂移数据建立时间序列AR模型的基础上,考虑到精度与实时性的要求,采用卡尔曼滤波算法对捷联陀螺"模拟漂移"数据进行了处理,并运用基于TI公司的TMS320C32型DSP对算法进行了实验.通过实时考察实验系统算法程序的运行情况可以看出,卡尔曼滤波算法能有效地提高陀螺精度,并且对于实时性要求高而计算量大的卡尔曼滤波算法,应用DSP技术实现具有良好的发展前景. 相似文献