基于改进EMD的微机械陀螺随机误差建模方法

论文摘要

为了降低微机械(MEMS)陀螺仪的随机误差,提出一种将改进的经验模态分解法(EMD)与传统建模滤波方法相结合的新方法对随机误差进行处理。首先采用传统EMD算法将信号分解为有限个本征模态函数(IMF),并根据皮尔逊相关系数准则和噪声统计特性提出一种筛选机制,将IMF分为噪声IMFs、混叠IMFs和信号IMFs 3类;其次,对混叠IMFs进行时间序列建模,建模完成后进行卡尔曼滤波拟合;最后,将建模滤波后的混叠IMFs与信号IMFs进行重构,得到最终去噪信号。实验分析结果表明,本文方法在抑制随机误差的效果上有明显的优势,极大地改善了信号的质量,提高了惯导的解算精度。

论文目录

• 0 引 言
• 1 方法总体设计框图
• 2 改进EMD的随机误差建模方法
•   2.1 改进的经验模态分解法
•     1)基于皮尔逊相关系数筛选噪声IMFs
•     2)基于自相关函数筛选有用信号IMFs
•   2.2 时间序列建模
•     1)模型识别
•     2)模型定阶
•     3)参数估计和适用性检验
•   2.3 Kalman滤波与信号重构
• 3 实验验证及分析
•   3.1 静态数据去噪结果分析
•     1)皮尔逊相关系数分析
•     2)自相关函数分析
•   3.2 不同方法去噪结果对比
•   3.3 Allan方差对比分析
•   3.4 惯导解算与分析
•     1)各方案惯导解算姿态角误差分析
•     2)各方案惯导解算速度误差分析
•     3)各方案惯导解算位置误差分析
• 4 结 论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 杨菊花,刘洋,陈光武,魏宗寿,邢东峰

关键词: 微机械陀螺,随机误差,改进经验模态分解法,时间序列模型,滤波,方差

来源: 仪器仪表学报 2019年12期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑

专业: 仪器仪表工业

单位: 兰州交通大学交通运输学院,兰州交通大学自动控制研究所,甘肃省高原交通信息工程及控制重点实验室

基金: 国家自然科学基金(61863024,71761023),甘肃省高等学校科研项目(2018C-11,2018A-22),甘肃省自然基金(17JR5RA089,18JR3RA130)资助

分类号: TH824.3

DOI: 10.19650/j.cnki.cjsi.J1905721

页码: 196-204

总页数: 9

文件大小: 3966K

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