【摘要】：MEMS陀螺的體積小、成本低,便于集成,但其低精度極大的限制了MEMS陀螺在實際中的應用。利用多傳感器融合技術進行誤差補償可提高MEMS陀螺的測量精度,人們提出了多種數據融合方法用于改進MEMS陀螺的測量精度。對多尺度融合方法、卡爾曼濾波融合和小波閾值融合方法進行比較分析。理論分析與實驗結果表明,多尺度融合算法相比卡爾曼濾波融合和小波閾值融合方法在標準差、信噪比、功率譜及Allan方差等方面性能獲得了較好的效果,其適用范圍更寬。
[Abstract]:MEMS gyroscope is small in size, low in cost and easy to integrate, but its low precision greatly limits the application of MEMS gyroscope in practice. The measurement accuracy of MEMS gyroscope can be improved by using multi-sensor fusion technology to compensate the errors. A variety of data fusion methods have been proposed to improve the measurement accuracy of MEMS gyroscope. The methods of multi-scale fusion, Kalman filter fusion and wavelet threshold fusion are compared and analyzed. Theoretical analysis and experimental results show that compared with Kalman filter fusion and wavelet threshold fusion, multi-scale fusion algorithm has better performance in standard deviation, signal-to-noise ratio, power spectrum and Allan variance, and its application range is wider.
【作者單位】： 西安理工大學自動化與信息工程學院;西安工程大學電子信息學院;
【基金】：國家自然科學基金(61377080) 江蘇省省級前瞻性研究專項資金(第三批)(BE2013088) 國家科技創新計劃(13C26213201867) 陜西省自然科學基礎研究計劃(2013JQ8011) 陜西省教育廳科研計劃(2013JK1104)資助項目
【分類號】：TN96

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本文編號：2313018