作者：赵新,赵忠华,曹一文,鲁兴龙 单位：中国宇航学会 出版：《宇航学报》2018年第08期 页数：5页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFYHXB2018080090 DOC编号：DOCYHXB2018080099 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《异质双9轴MEMS惯性传感器数据互补-加权迭代融合算法》PDF+DOC2015年第05期 王伟,张金艺,张洪辉,蔡春艳,李建宇 《MEMS惯性传感器融合的水平姿态解算方法》PDF+DOC2015年第02期 黎永键,赵祚喜,高俊文 《MEMS传感器融合技术在农业工程的应用与前景》PDF+DOC 黎永键,赵祚喜,关伟 《附加运动约束的MEMS惯性传感器融合定姿算法》PDF+DOC2019年第01期 陆欣,刘忠,谢宇,何爱林 《组网冗余MEMS惯性传感器网络优化配置与融合处理方法》PDF+DOC2020年第11期 马龙,刘宇哲,代超璠,周航,孙凤鸣 《MEMS传感器随机误差Allan方差分析》PDF+DOC2011年第12期 高宗余,方建军,于丽杰 《MEMS惯性测量组件动基座对准研究》PDF+DOC2007年第05期 程洪炳,黄国荣,宋艳君 《卡尔曼滤波在MEMS惯性姿态测量中的应用》PDF+DOC2015年第01期 张彤,孙玉国 《基于MEMS的数据手套传感技术研究》PDF+DOC2014年第01期 王伟栋,费洁,杨英东,钱峰 《一种MEMS加速度计误差分析与校准方法》PDF+DOC2014年第07期 尹杭,张伟,袁琳峰

    • 针对微机电系统(MEMS)惯性传感器应用卡尔曼滤波(KF)处理数据时随机噪声难以估计的缺点，提出一种基于贝叶斯拉普拉斯卡尔曼滤波(BLKF)的随机噪声更新方法。该方法利用拉普拉斯近似算法，将贝叶斯边缘分布近似表示，能够避免贝叶斯方法更新过程中由于数据维数较大造成后验边缘分布较难估计的情况，提高对随机噪声的更新效率和精度。通过陀螺仪转台实验采集实验数据，运用KF与BLKF分别滤波。对比滤波结果可发现，BLKF比KF能更好地反映真实角速度状态。同时，在陀螺仪角速度变化时，BLKF的可靠性和准确性更高，滤波效果更具优势，能够达到抑制MEMS惯性传感器随机噪声的目的。

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