基于Allan方差的MEMS陀螺仪随机误差辨识与抑制

为了提高某型微机电系统(MEMS)陀螺仪输出精度,静态采集该型MEMS陀螺仪原始数据,通过Allan方差分析法,对陀螺仪随机误差成分进行辨识;以z轴输出为例,利用时间序列分析法,建立其随机误差的自回归滑动平均(ARMA)模型。根据拟合后的模型参数设计卡尔曼滤波器,对原始数据进行滤波处理,再对预滤波后的数据进行Allan方差分析。结果表明:滤波后的量化噪声、角度随机游走、零偏不稳定性误差系数分别减小了2. 8%,19. 8%和8. 1%。卡尔曼滤波器能够有效抑制MEMS陀螺仪的随机误差,提高输出精度。

Random error identification and suppression of MEMS gyroscope based on Allan variance