【摘 要】
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针对基于卡尔曼滤波的MEMS陀螺仪误差补偿算法中量测噪声方差选取不准确的问题,提出一种基于改进卡尔曼滤波的陀螺仪误差补偿算法。卡尔曼滤波通常采用统计特性估计得到固定
【机 构】
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中国科学院上海微系统与信息技术研究所宽带无线技术实验室,中国科学院大学,上海师范大学信息与机电工程学院
【基金项目】
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中科院科技服务网络计划项目(KFJ-STS-ZDTP-017);上海市青年科技英才扬帆计划项目(15YF1414500);国家高技术研究发展计划项目(2015AA043502);Youth Innovation Promotion Association CAS
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针对基于卡尔曼滤波的MEMS陀螺仪误差补偿算法中量测噪声方差选取不准确的问题,提出一种基于改进卡尔曼滤波的陀螺仪误差补偿算法。卡尔曼滤波通常采用统计特性估计得到固定的量测噪声方差,无法自适应地估计不同环境下陀螺仪噪声特性。该算法将卡尔曼滤波与神经网络相融合,使用卡尔曼滤波新息矩阵作为神经网络输入,通过神经网络得到新息协方差矩阵,以此自适应地估计卡尔曼滤波量测噪声方差。将该算法应用到陀螺仪信号误差补偿中,使用Allan方差分析法对原始信号以及误差补偿后的陀螺仪信号进行分析,实验结果表明该算法能够有效地抑制陀螺仪随机误差,提高MEMS陀螺仪的精度。
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