【摘 要】
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针对微机电系统（MEMS）陀螺仪随机误差成为制约其精度和应用范围的主要因素,提出基于回归滑动平均（ARMA）模型的卡尔曼滤波估计方法。首先基于Allan方差分析结果,确定出量化噪声、
【机 构】
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辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院
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针对微机电系统（MEMS）陀螺仪随机误差成为制约其精度和应用范围的主要因素,提出基于回归滑动平均（ARMA）模型的卡尔曼滤波估计方法。首先基于Allan方差分析结果,确定出量化噪声、角度随机游走、零偏不稳定性是MEMS陀螺随机噪声主要组成部分;然后采用时间序列分析法对MEMS陀螺仪随机噪声的平稳性进行检验;最后基于随机漂移ARMA模型建立离散卡尔曼滤波方程对其开展误差估计与补偿。开展车载静、动态环境下的数字降噪与卡尔曼滤波估计补偿对比实验,结果表明基于ARMA模型的卡尔曼滤波估计法在MEMS陀螺随机误差补
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