【摘 要】
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针对惯性测量系统中MEMS加速度传感器存在信号漂移而导致测量误差的问题，采用时间序列的分析方法，对MEMS加速度传感器测量的数据进行分析。将MEMS加速度传感器测量的数据通过DSP读取后，通过ADF准则进行平稳性检验，传感器数据满足平稳时间序列条件。根据传感器数据的自相关函数与偏自相关函数特征，判断出序列满足AR（p）模型。通过AIC准则进行随机性检验，同时进行时间序列模型识别与参数估计，传感器数
【基金项目】
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陆军装备预研基金（0906）项目资助；
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针对惯性测量系统中MEMS加速度传感器存在信号漂移而导致测量误差的问题，采用时间序列的分析方法，对MEMS加速度传感器测量的数据进行分析。将MEMS加速度传感器测量的数据通过DSP读取后，通过ADF准则进行平稳性检验，传感器数据满足平稳时间序列条件。根据传感器数据的自相关函数与偏自相关函数特征，判断出序列满足AR（p）模型。通过AIC准则进行随机性检验，同时进行时间序列模型识别与参数估计，传感器数据在使用AR（1）模型进行建模时达到最优。建立MEMS加速度传感器信号漂移AR（1）模型，并依据模型设计卡尔曼滤波器。结果表明，在滤波前加速度传感器零偏稳定性为0.303 2 mg,卡尔曼滤波后的加速度传感器零偏稳定性为0.024 7 mg,测量稳定性能有效提高，并且运算阶数较低，能很好的应用于嵌入式系统。
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