UKF在MEMS陀螺随机噪声补偿的应用OA北大核心CSCDCSTPCD
Research on Application of UKF to Compensation of MEMS Gyro Random Noise
论述了MEMS陀螺静态随机噪声与动态随机噪声的特点；系统分析了无迹卡尔曼滤波(UKF)的特点,将UKF用于MEMS陀螺随机噪声估计；针对MEMS陀螺静态噪声与动态噪声补偿用同一方法处理达不到一定性能的难题,提出了一种由阈值决策静态和动态滤波的工程方法；指出将时间序列用于建立随机噪声的数学模型的缺陷,指出欧美等使用的MEMS陀螺随机噪声补偿的优点与缺点.
The characteristics of MEMS gyroscope static random noise and dynamic random noise are discussed;Feature of unscented Kalman filter(UKF) is Systematic analysed,and UKF is used in the compensation of MEMS gyroscope random noise.Error compensation can not be achieved using the same method to deal with the static noise and dynamic noise of MEMS gyroscope.In view of this,the engineering approach of static and dynamic filtering by threshold decision is proposed.T…查看全部>>
吴小文;李擎
北京信息科技大学智能控制研究所,北京100101北京信息科技大学智能控制研究所,北京100101
交通工程
MEMS陀螺无迹卡尔曼滤波时间序列白噪声随机误差补偿
MEMS gyroscopeunscented Kalman filtertime serieswhite noiserandom error compensation
《火力与指挥控制》 2013 (6)
基于机器学习的惯性导航系统初始对准方法研究
8-10,3
国家自然科学基金(6097211861031001)北京市创新人才基金(PHR201006115PHR201106226)科技创新平台基金(71F12109075028123300)十二五预先研究基金资助项目(404051003049071223301)获国家技术发明二等奖
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