基于卡尔曼滤波的陀螺仪随机误差分析

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MEMS陀螺仪精度较低,各方面性能无法达到高精度导航要求.因此,要提高MEMS惯性导航的精度,需要对MEMS惯性器件的误差特性进行研究并补偿.在对陀螺数据进行预处理的基础上选取了AR模型,并根据AIC准则选取了AR(1)模型进行建模,根据建立的AR(1)模型建立了卡尔曼滤波,仿真实验表明,采取时间序列进行参数估计并依此进行卡尔曼滤波,对比滤波前后的各项指标,MEMS陀螺仪漂移得到有效抑制,陀螺仪漂移减少了三分之二,对MEMS陀螺仪的数据精度的提高有一定的价值.
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