基于优化KF的MEMS陀螺阵列信号融合方法

作者：刘洁瑜; 沈强; 李灿; 秦伟伟

来源：系统工程与电子技术, 2016, 38(12): 2705-2710.

• 微机电系统陀螺仪
• 陀螺阵列
• 自回归模型
• 数据融合
• 卡尔曼滤波

针对微机电系统(micro-electro-mechanical system,MEMS)陀螺仪准确度低、噪声大的问题,采用陀螺阵列技术降噪以提高陀螺的使用精度。采用Allan方差法分析陀螺信号误差噪声项,依据分析结果对测量模型进行了简化,利用噪声相关性设计了一种卡尔曼滤波器(Kalman filter,KF)对陀螺阵列进行数据融合,并对最优估计过程进行了改进,降低了数据处理的复杂度和计算量,同时从理论上分析了各参数对阵列性能的影响。为提高滤波器的动态性能,将自回归(autoregressive,AR)模型应用于陀螺真实角速率的建模。采用6个陀螺构成的阵列进行了验证实验。实验结果表明:与单个陀螺相比,陀螺阵列的噪声在静态条件下降低了144.2倍,在恒速率和正弦速率条件下噪声分别降低了18.18倍和5.36倍,证明了此建模方法和融合方法的有效性。