【摘 要】
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为了减小微机电系统(MEMS)陀螺输出信号中的噪声分量,提出一种改进最小均方(LMS)算法结合移动平均滤波(MAF)的降噪方法。首先通过改进LMS算法对陀螺数据进行预处理,然后量化分析MAF不同滑动窗口长度以及滤波器收敛因子对陀螺仪噪声抑制的效果;最后,采用MEMS陀螺仪惯性测量单元搭建测试环境,将所提出算法应用于实际降噪研究中,并分别与小波降噪以及传统LMS进行对比。采用Allan方差(AV)对MEMS陀螺仪随机误差参数进行辨识,结果表明:经过LMS-MAF算法滤波处理后的陀螺各项误差系数明显减小,角随
【机 构】
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桂林电子科技大学广西精密导航技术与应用重点实验室,湘潭大学智能导航与遥感研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61771150),湖南省科技创新计划资助项目(2018GK2014,2018RS3089),广西科技计划资助项目(桂科AB17129028),桂林电子科技大学研究生教育创新计划项目(2019YCXS033)。
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为了减小微机电系统(MEMS)陀螺输出信号中的噪声分量,提出一种改进最小均方(LMS)算法结合移动平均滤波(MAF)的降噪方法。首先通过改进LMS算法对陀螺数据进行预处理,然后量化分析MAF不同滑动窗口长度以及滤波器收敛因子对陀螺仪噪声抑制的效果;最后,采用MEMS陀螺仪惯性测量单元搭建测试环境,将所提出算法应用于实际降噪研究中,并分别与小波降噪以及传统LMS进行对比。采用Allan方差(AV)对MEMS陀螺仪随机误差参数进行辨识,结果表明:经过LMS-MAF算法滤波处理后的陀螺各项误差系数明显减小,角随
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