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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. 相似文献
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