基于奇异谱分解的微机械加速度计振动噪声抑制方法

摘要：

微机械（MEMS）惯性传感器成本低的同时噪声较大，易受振动信号的干扰。为了利用微机械惯性传感器构成低成本姿态估计系统，提出了一种基于奇异谱分解（SSA）的振动噪声预处理方法。SSA方法的实质是利用延迟扩维矩阵进行主成分分析，其延迟相关的算法能够有效地分离出加速度计测量值中的趋势项与周期项，趋势项中包含有需要的姿态变化信号，周期项即为低频振动噪声，根据过零点检测方法提取出趋势项，将该趋势项作为加速度计的测量值，即可实现对振动噪声信号的抑制，有效地提高姿态估计精度。实际的跑车实验验证了该方法的可行性和有效性。

关键词：奇异谱分析、独立分量分析、微机械惯性传感器、趋势项、振动噪声、姿态估计

分类号：TB533+.2;P228(声学工程)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61179005，61179004

在线出版日期：2014-03-26（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：70-75