| 基于自适应KF动态虚拟陀螺数据融合算法的研究 |
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| 引用本文： | 熊泰然,陈雯雯,陈宏宇,高海云,吉言超.基于自适应KF动态虚拟陀螺数据融合算法的研究[J].上海航天,2021,38(6):124-130. |
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| 作者姓名： | 熊泰然 陈雯雯 陈宏宇 高海云 吉言超 |
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| 作者单位： | 中国科学院 微小卫星创新研究院，上海201210;中国科学院大学 电子电气与通信工程学院，北京100049;上海科技大学 信息科学与技术学院，上海201210 |
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| 摘 要： | 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 |
| 收稿时间： | 2021/1/7 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2021/5/5 0:00:00 |
Data Integration Algorithm for Dynamic Virtual Gyroscope Based on Adaptive Kalman Filter |
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| IONG Tairan,CHEN Wenwen,CHEN Hongyu,GAO Haiyun,JI Yanchao.Data Integration Algorithm for Dynamic Virtual Gyroscope Based on Adaptive Kalman Filter[J].Aerospace Shanghai,2021,38(6):124-130. |
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| Authors: | IONG Tairan CHEN Wenwen CHEN Hongyu GAO Haiyun JI Yanchao |
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| Abstract: | |
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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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