【摘 要】
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针对微机电系统（MEMS）陀螺仪随机噪声建模时,自回归滑动平均（ARMA）模型中有色噪声白化问题,提出了将有色噪声作为系统状态方程控制项,以改进解耦自适应Kalman滤波算法,从而提高ME
【机 构】
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中国科学院上海微系统与信息技术研究所宽带无线技术实验室,上海师范大学信息与机电工程学院,中国科学院大学
【基金项目】
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上海市青年科技英才扬帆计划资助项目(15YF1414500);中科院科技服务网络计划项目(KFJ-STS-ZDTP-017)
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针对微机电系统（MEMS）陀螺仪随机噪声建模时,自回归滑动平均（ARMA）模型中有色噪声白化问题,提出了将有色噪声作为系统状态方程控制项,以改进解耦自适应Kalman滤波算法,从而提高MEMS陀螺仪的噪声补偿效果。实验结果表明：经改进算法滤波后,MEMS陀螺仪噪声均方差减小85.1%,随机误差项减小41.9%;与标准Kalman滤波算法、解耦自适应Kalman滤波算法相比,改进算法的随机误差项分别减小30.5%,10.1%,能更好地降低MEMS陀螺仪随机噪声。
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