基于LMS与MAF的MEMS陀螺降噪算法

胡佳; 蔡成林

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基于LMS与MAF的MEMS陀螺降噪算法

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为了减小微机电系统(MEMS)陀螺输出信号中的噪声分量,提出一种改进最小均方(LMS)算法结合移动平均滤波(MAF)的降噪方法.首先通过改进LMS算法对陀螺数据进行预处理,然后量化分析MAF不同滑动窗口长度以及滤波器收敛因子对陀螺仪噪声抑制的效果;最后,采用MEMS陀螺仪惯性测量单元搭建测试环境,将所提出算法应用于实际降噪研究中,并分别与小波降噪以及传统LMS进行对比.采用Allan方差(AV)对MEMS陀螺仪随机误差参数进行辨识,结果表明:经过LMS-MAF算法滤波处理后的陀螺各项误差系数明显减小,角随机游走、量化噪声、零偏不稳定性、速度斜坡、速度随机游走均降低90％以上,大大降低了陀螺仪噪声,有效提高了陀螺仪精度.

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来源
《传感器与微系统》 |2021年第9期|132-134|共3页
作者
胡佳; 蔡成林;
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作者单位

桂林电子科技大学广西精密导航技术与应用重点实验室广西桂林541000;

桂林电子科技大学广西精密导航技术与应用重点实验室广西桂林541000;

湘潭大学智能导航与遥感研究中心湖南湘潭411100;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类无线电导航;
关键词
微机电系统陀螺; 最小均方算法; 移动平均滤波; 信号降噪; Allan方差;

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