作者：傅军,韩洪祥 单位：中国光学学会;中国科学院西安光学精密机械研究所 出版：《光子学报》2019年第12期 页数：9页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFGZXB2019120230 DOC编号：DOCGZXB2019120239 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
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    • 针对微机电系统陀螺易受环境影响和稳定性能较差，导致建立的随机漂移模型参数和随机噪声统计特性变化的问题，提出了一种改进的指数渐消记忆自适应Kalman实时滤波方法。通过分析实测数据确定随机漂移自回归滑动平均模型阶数，在此基础上利用递推最小二乘法对模型参数进行实时更新。根据陀螺噪声参数特点，提出了基于渐消记忆因子的Allan方差分析法和Sage-Husa自适应滤波算法同时对Q和R进行参数估计的实时滤波方法，避免了系统状态估计和量测噪声参数估计的相互耦合和制约。实验结果表明：相比标准Kalman滤波补偿方法及传统的固定Q阵只对R阵做自适应估计的滤波方法，本文方法能够更加有效地对MEMS陀螺随机漂移误差进行实时补偿，具有较好的适应性和稳定性。

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