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微小卫星凭借其发射灵活、成本低、功能密度高、研制周期短等一系列优势,成为当前国际空间技术研究的热点。MEMS陀螺仪具有体积小、耗能低、重量轻、惯性小、带宽大、易于集成且成本低等一系列优点,因此有望广泛地应用在微小卫星姿轨控制系统中。本课题来源于某研究院的横向课题,主要为了实现MEMS陀螺仪在微小卫星姿轨控制系统中的应用。为实现对MEMS陀螺仪数据的采集、分析、滤波与储存,构建了一套MEMS陀螺仪组合系统,主要包括下位机数据采集系统与上位机数据接收系统。前者主要通过采用高度集成的片上So C Smart Fusion2系列处理器实现对高精度MEMS陀螺仪CRG20数据的采集与滤波功能,后者主要实现数据接收、解算、显示及储存功能。为了便于调试、移植、应用并减小系统电路板的面积,下位机系统采用模块化设计思想,通过底板提供控制电源及RS-422、CAN、SPI等通信接口,其它各功能模块,包括核心板模块、微陀螺模块、ADC模块、无线模块等均能插于底板上。最终实现了CRG20信号的采集、滤波、实时显示与存储。针对MEMS陀螺精度低、随机噪声大等应用瓶颈问题,设计了一种基于自回归模型(Autoregressive,AR)的Kalman滤波算法。通过利用Allan方差对CRG20测量数据进行噪声分析,建立了CRG20随机漂移误差的AR数学模型;为利用误差模型输出陀螺仪角速度真值,在滤波器状态向量中加入真值状态,进而得到Kalman滤波器状态方程;CRG20的输出数据作为测量信号,建立Kalman滤波器测量方程。系统过程噪声项和测量噪声项的方差Q、R,分别选取陀螺仪速率随机游走噪声系数和角度随机游走系数。然后对Kalman滤波器进行Matlab仿真,并分析AR模型参数和Q、R参数的取值对Kalman滤波器的滤波效果的影响。最后,将Kalman滤波汇编为c语言程序移植到下位机中,实现实时在线滤波。仿真结果表明,本文设计的Kalman滤波器参数选取得当,可以有效地滤除高频噪声,显著提高信号的输出精度和平滑性,能够跟踪上对快速性要求不高的卫星姿态变化信号。