仪器仪表学报

作者：杨菊花，刘洋，陈光武，魏宗寿，邢东峰

单位：杨菊花,兰州交通大学交通运输学院兰州730070,,刘洋,兰州交通大学自动控制研究所兰州730070；甘肃省高原交通信息工程及控制重点实验室兰州730070,,陈光武,兰州交通大学自动控制研究所兰州730070；甘肃省高原交通信息工程及控制重点实验室兰州730070,,魏宗寿,兰州交通大学自动控制研究所兰州730070；甘肃省高原交通信息工程及控制重点实验室兰州730070,,邢东峰,兰州交通大学自动控制研究所兰州730070；甘肃省高原交通信息工程及控制重点实验室兰州730070,

关键词：微机械陀螺;随机误差;改进经验模态分解法;时间序列模型;Kalman滤波;Allan方差

基金：国家自然科学基金(61863024，71761023)、甘肃省高等学校科研项目（2018C?11，2018A?22）、甘肃省自然基金（17JR5RA089，18JR3RA130）资助

为了降低微机械（MEMS）陀螺仪的随机误差，提出一种将改进的经验模态分解法（EMD）与传统建模滤波方法相结合的新方法对随机误差进行处理。首先采用传统EMD算法将信号分解为有限个本征模态函数（IMF），并根据皮尔逊相关系数准则和噪声统计特性提出一种筛选机制，将IMF分为噪声IMFs、混叠IMFs和信号IMFs3类；其次，对混叠IMFs进行时间序列建模，建模完成后进行卡尔曼滤波拟合；最后，将建模滤波后的混叠IMFs与信号IMFs进行重构，得到最终去噪信号。实验分析结果表明，本文方法在抑制随机误差的效果上有明显的优势，极大地改善了信号的质量，提高了惯导的解算精度。

来源：2019年第12期

《仪器仪表学报》期刊编辑部

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