[发明专利]基于改进粒子滤波的MEMS陀螺随机误差补偿方法

说明书

技术领域

本发明属于陀螺导航领域，具体涉及一种基于改进粒子滤波的MEMS陀螺随机误差补偿方法。

背景技术

早在20世纪50年底，粒子滤波在统计学和理论物理领域得到了广泛的应用。粒子滤波是一种基于蒙特卡罗方法和递推贝叶斯的统计滤波方法，它对系统的过程噪声和量测噪声没有任何限制，突破了Kalman滤波理论的框架。粒子滤波通过预测和更新来自于系统概率密度函数的采样样本，来近似非线性系统的贝叶斯估计，是现代信号与信息处理科学、统计模拟理论之间的交叉科学，具有重要的研究意义和现实价值。但是随着多次递归更新后粒子样本的多样性丧失，使得滤波效果受到影响，将小波网络算法与粒子滤波典型采样算法结合，利用小波网络调整粒子的权值，提高粒子样本的多样性，改善滤波效果。

随着微电子技术的发展，MEMS(Micro Electro Mechanical System,MEMS)系统得到迅速的发展。由于其独特的制造工艺及微型化、易于集成化、易于批量生产等特点，使其在导航制导、汽车、飞行器、机器人、生物医学、通信等领域得到广泛的应用。目前，国内外很多研究机构和高校都在致力于MEMS陀螺的研究，成为各国研究的重点内容。MEMS陀螺采用类集成电路的硅加工工艺，器件尺寸小，且重量轻，适合批量生产；性能稳定且抗干扰能力强；可靠性也比较高且易集成、功耗低。目前，基于MEMS技术的惯性器件得到了广泛的应用，但是MEMS惯性器件在高精度的惯性传感器中的应用却极大地受到了限制。但是由于MEMS陀螺精度比传统陀螺低，使其应用受到限制。如何改善MEMS陀螺精度成为MEMS陀螺的研究重点。

由于MEMS惯性器件的精度受到误差、漂移的影响，而MEMS陀螺易受制造工艺及使用环境的影响，使得MEMS陀螺的误差产生机理非常复杂，很难对其建立准确的模型；因此对MEMS陀螺仪进行误差建模与补偿是十分必要的。

发明内容

本发明的目的在于提供一种提高滤波效果提高陀螺仪精度的基于改进粒子滤波的MEMS陀螺随机误差补偿方法。

本发明的目的是这样实现的：

基于改进粒子滤波的MEMS陀螺随机误差补偿方法，包括：

(1)数据的采集、预处理与检验：

采集MEMS陀螺的输出数据，把安装在转台上惯导系统，采样频率设为100Hz，采样时间为20ms，进行陀螺输出数据采集，保存采集的数据，从采集的MEMS陀螺仪输出数据中选取前10000个数据，去除陀螺的确定性误差，得到包含噪声的陀螺随机漂移数据，对MEMS陀螺的输出数据进行预处理，得到平稳、正态、零均值的MEMS陀螺输出的时间序列；

(2)对处理后的MEMS陀螺的输出数据进行时间序列分析建模：

分析MEMS陀螺仪的输出数据，利用AIC准则确定模型为ARMA(2,1)：

x^k=0.1542x^k-1-0.03125x^k-2+ak-1.04ak-1]]>

x_k由y_k一阶差分得到，最终得到的MEMS陀螺随机漂移的时间序列模型为：