【摘 要】
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针对一般民用MEMS陀螺仪精度较低的缺点以及传统MEMS随机误差时间序列建模需进行零均值化处理且不能进行在线处理建模的问题,提出一种基于状态扩增的随机误差实时滤波方法,将
【基金项目】
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国家自然科学基金青年基金(61503392)
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针对一般民用MEMS陀螺仪精度较低的缺点以及传统MEMS随机误差时间序列建模需进行零均值化处理且不能进行在线处理建模的问题,提出一种基于状态扩增的随机误差实时滤波方法,将时间序列的均值作为未知数,给ARMA模型增加一个截距项,并利用该模型采用扩增状态的方法设计卡尔曼滤波及自适应卡尔曼滤波器,使得测量数据不需满足零均值的条件。静态及摇摆试验表明,所提方法能大幅提高MEMS陀螺仪精度。
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