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基于自适应KF动态虚拟陀螺数据融合算法的研究
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
作者姓名:熊泰然  陈雯雯  陈宏宇  高海云  吉言超
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
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。

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:2021-01-07
修稿时间:2021-05-05

Data Integration Algorithm for Dynamic Virtual Gyroscope Based on Adaptive Kalman Filter
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
Authors:IONG Tairan  CHEN Wenwen  CHEN Hongyu  GAO Haiyun  JI Yanchao
Abstract:
Keywords:micro-electro-mechanical system (MEMS)  virtual gyroscope  Allan variance  real-time calculation  adaptive Kalman filter (KF)
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