【摘 要】
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为提高MEMS陀螺的精度,提出了一种基于最优定界椭球(OBE)的平滑算法,并将其用于陀螺阵列信号的处理。首先,利用多个相同型号的MEMS陀螺构成阵列,测量同一角速率信号,并建立数据
【基金项目】
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国家自然科学基金(61503390,61503392)
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为提高MEMS陀螺的精度,提出了一种基于最优定界椭球(OBE)的平滑算法,并将其用于陀螺阵列信号的处理。首先,利用多个相同型号的MEMS陀螺构成阵列,测量同一角速率信号,并建立数据融合模型。对于融合问题而言,噪声统计特性的不确定会导致传统融合方法精度下降。为解决该问题,引入仅要求噪声未知但有界的集员估计理论,结合RTS平滑思想,提出一种新的平滑算法作为融合方法,它由前向滤波和反向平滑两个过程构成:前者采用集员估计理论中的OBE滤波估计角速率,后者则逆序执行OBE算法进一步提高估计精度。实验表明:该方法能够
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