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题名基于自适应KF动态虚拟陀螺数据融合算法的研究
被引量：3
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作者
熊泰然
陈雯雯
陈宏宇
高海云
吉言超
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机构
中国科学院微小卫星创新研究院
中国科学院大学电子电气与通信工程学院
上海科技大学信息科学与技术学院
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出处
《上海航天（中英文）》
CSCD
2021年第6期124-130,共7页
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文摘
微机电系统(MEMS)陀螺与光纤陀螺相比,传感器的精度较低。为了提高MEMS陀螺的精度,通过组合多个相同陀螺实现虚拟陀螺的功能,同时提高虚拟陀螺的静态和动态性能。通过分析陀螺的Allan方差,并考虑陀螺之间的相关性,建立陀螺的测量模型;使用自回归(AR)模型建立预测模型,对卡尔曼滤波(KF)算法进行优化;搭建多MEMS陀螺仪硬件平台,获取数据并实时计算,融合多陀螺数据输出最优估计值,使用高精度转台分别在静态和动态条件下测试滤波效果。实验结果表明:静态条件下虚拟陀螺误差的方差可降低为单个陀螺的1/94,动态条件下降低为单个陀螺的1/18。基于自适应KF的虚拟陀螺可以显著提高精度。
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关键词
微机电系统
虚拟陀螺
ALLAN方差
实时计算
自适应kf
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Keywords
micro-electro-mechanical system(MEMS)
virtual gyroscope
Allan variance
real-time calculation
adaptive kalman filter(kf)
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分类号
V241.5
[航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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