文章目录

0 引 言

1 LMS算法

2 MAF算法

3 LMS-MAF降噪算法

4 MEMS陀螺信号降噪实验与分析

5 结 论

文章摘要: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,角随机游走、量化噪声、零偏不稳定性、速度斜坡、速度随机游走均降低90%以上,大大降低了陀螺仪噪声,有效提高了陀螺仪精度。

文章关键词:微机电系统陀螺,最小均方算法,移动平均滤波,信号降噪,Allan方差,

项目基金:国家自然科学基金资助项目(61771150),广西科技计划资助项目(桂科AB17129028),湖南省科技创新计划资助项目(2018GK2014,2018RS3089)； 上一篇： 电信技术论文_基于需求驱动的雷达参数测试软
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