【摘 要】
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针对微机械(MEMS)陀螺仪的随机误差导致其输出信噪比低的问题,该文提出一种基于ARMA模型的随机误差卡尔曼补偿方法。该方法通过对MEMS陀螺仪输出的原始信号进行均值化处理和
【机 构】
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辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(41304032);辽宁省高等学校杰出青年学者成长计划项目(LJQ2015044);辽宁省自然科学基金项目(2015020078);辽宁省“百千万人才工程”培养经费资助项目(辽百千万立项【2015】76号);对地观测技术国家测绘地理信息局重点实验室开放基金资助项目(K201401);国家级大学生创新训练项目(201710147000353,201710147000051)
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针对微机械(MEMS)陀螺仪的随机误差导致其输出信噪比低的问题,该文提出一种基于ARMA模型的随机误差卡尔曼补偿方法。该方法通过对MEMS陀螺仪输出的原始信号进行均值化处理和趋势项提取后,分别采用轮次检验法和Jarque Bera检验法对随机序列平稳性和正态性进行检验,建立时间序列ARMA模型并采用卡尔曼状态方程对陀螺随机漂移进行补偿。6次卡尔曼滤波对比实验结果表明,MEMS陀螺仪信号幅度随着滤波次数增加而减小,滤波后的均值由2.454 4E-4减小到-4.830 0E-5,标准差由1.654 7减小到0.003 6,随机漂移被有效抑制。
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