【摘 要】
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针对随机误差相关性较弱的MEMS陀螺仪,提出采用多准则曲线方法辨识其带有截距项的随机误差时间序列模型。采用该模型可直接对MEMS陀螺仪的实测量数据进行在线建模,而无需零均
【机 构】
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内蒙古工业大学信息工程学院,内蒙古工业大学电力学院
【基金项目】
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内蒙古自然科学基金面上项目(2012MS0924);内蒙古自治区重大基础研究开放课题项目(内蒙古工业大学内蒙古自治区机电控制重点实验室)
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针对随机误差相关性较弱的MEMS陀螺仪,提出采用多准则曲线方法辨识其带有截距项的随机误差时间序列模型。采用该模型可直接对MEMS陀螺仪的实测量数据进行在线建模,而无需零均值化离线处理。基于该模型并采用状态扩增的方法设计卡尔曼滤波器,实现了MEMS陀螺仪随机误差的实时滤波。实验结果表明,针对某MEMS陀螺仪带有截距项的AR（2）模型可以作为其随机误差模型,经过在线建模和实时滤波后,MEMS陀螺仪随机误差的标准差降低了50%,有效抑制了MEMS陀螺仪的随机误差。
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