改进的MEMS陀螺随机噪声自适应滤波算法

作者：唐晓红; 赵鲁阳; 李鲁明; 何为; 王沛

来源：传感器与微系统, 2018, 37(10): 133-136.

DOI：10.13873/j.1000-9787(2018)10-0133-04

• 微机电系统陀螺仪
• 自回归滑动平均模型
• Allan方差
• Kalman滤波
• 自适应滤波

针对微机电系统(MEMS)陀螺仪随机噪声建模时,自回归滑动平均(ARMA)模型中有色噪声白化问题,提出了将有色噪声作为系统状态方程控制项,以改进解耦自适应Kalman滤波算法,从而提高MEMS陀螺仪的噪声补偿效果。实验结果表明:经改进算法滤波后,MEMS陀螺仪噪声均方差减小85.1%,随机误差项减小41.9%;与标准Kalman滤波算法、解耦自适应Kalman滤波算法相比,改进算法的随机误差项分别减小30.5%,10.1%,能更好地降低MEMS陀螺仪随机噪声。

• 出版日期2018
• 单位上海师范大学; 中国科学院上海微系统与信息技术研究所; 中国科学院大学; 机电工程学院