卡尔曼滤波在陀螺仪随机漂移中的应用.pdfVIP

中文核心期刊 微计算机信息 嵌入式与 年第 卷第 期 ( SOC)200723 8- 微机电 技术应用 《 》 2 (MEMS) 文章编号 2 :1008-0570(2007)08--0222-03 卡尔曼滤波在陀螺仪随机漂移中的应用 ’ theApplicationoftheKalmanFilterintheGyrosRandom Drift 中北大学 电子测试技术国防重点试验室 陆 芳 刘 俊 ( ) 摘要 本文针对 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 模型 并在此 : MIMU , AR , 基础上 探讨了利用 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 , Kalman . , 、 有效的。 关键词 陀螺仪 时间序列分析 卡尔曼滤波 模型 ; ; ; : AR 中图分类号:V249.32 文献标识码:A Abstract: , , , 技Keyword:gyrotime-seriestheorykalmanfilterARmodel 导航系统的定位精度在很大程度上取决于惯性系统 以通过求均值来提取 去掉均值 即常值分量 后的陀螺信号即 术 MIMU 。 ( ) 传感器的测量精度 而陀螺漂移是惯性系统误差的主要原因之 为陀螺仪的随机漂移信号 如图 所示 , , 1 。 一 陀螺仪的随机漂移是影响陀螺精度的重要误差源它影响整 创 。 , 个微惯性测量系统的导航精度 因此 研究如何抑制陀螺仪的随 , , 新 机漂移对提高系统精度有着重要意义。 陀螺仪静态随机漂移的处理方法 一般是先建立随机误差 , 模型 然后应用一定的滤波技术对其进行估计与补偿 本文详 , 。 细探讨了用时间序列模型估计微机械陀螺仪随机漂移误差的方 法 并在此基础上 给出了应用卡尔曼滤波技术对该漂移误差进 , , 行实时补偿的方法。 1时间序列模型的建立 数据的采集 预处理与检验 1.1 、 在一定时间内采集观测数据信号 得到观测原始数据 按照 图 陀螺原始随机漂移信号及其趋势线 , , 1 时间序列建模要求对该数据进行统计检验和预处理 以得到平 , ,