ARMA模型的MEMS陀螺随机误差卡尔曼补偿方法

摘要：

针对微机械(MEMS)陀螺仪的随机误差导致其输出信噪比低的问题,该文提出一种基于ARMA模型的随机误差卡尔曼补偿方法.该方法通过对MEMS陀螺仪输出的原始信号进行均值化处理和趋势项提取后,分别采用轮次检验法和Jarque Bera检验法对随机序列平稳性和正态性进行检验,建立时间序列ARMA模型并采用卡尔曼状态方程对陀螺随机漂移进行补偿.6次卡尔曼滤波对比实验结果表明,MEMS陀螺仪信号幅度随着滤波次数增加而减小,滤波后的均值由2.454 4 E-4减小到-4.830 0 E-5,标准差由1.654 7减小到0.003 6,随机漂移被有效抑制.

关键词：微机械陀螺仪、随机误差、时间序列、卡尔曼滤波

所属期刊栏目：42

分类号：TN713;O211(基本电子电路)

资助基金：国家自然科学基金项目41304032;辽宁省高等学校杰出青年学者成长计划项目LJQ2015044;辽宁省自然科学基金项目2015020078;辽宁省“百千万人才工程”培养经费资助项目辽百千万立项[2015] 76号;对地观测技术国家测绘地理信息局重点实验室开放基金资助项目K201401;国家级大学生创新训练项目201710147000353,201710147000051

在线出版日期：2018-01-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：52-56,82