本文關(guān)鍵詞：基于奇異譜分解的微機(jī)械加速度計(jì)振動(dòng)噪聲抑制方法

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【摘要】：微機(jī)械(MEMS)慣性傳感器成本低的同時(shí)噪聲較大,易受振動(dòng)信號(hào)的干擾。為了利用微機(jī)械慣性傳感器構(gòu)成低成本姿態(tài)估計(jì)系統(tǒng),提出了一種基于奇異譜分解(SSA)的振動(dòng)噪聲預(yù)處理方法。SSA方法的實(shí)質(zhì)是利用延遲擴(kuò)維矩陣進(jìn)行主成分分析,其延遲相關(guān)的算法能夠有效地分離出加速度計(jì)測(cè)量值中的趨勢(shì)項(xiàng)與周期項(xiàng),趨勢(shì)項(xiàng)中包含有需要的姿態(tài)變化信號(hào),周期項(xiàng)即為低頻振動(dòng)噪聲,根據(jù)過(guò)零點(diǎn)檢測(cè)方法提取出趨勢(shì)項(xiàng),將該趨勢(shì)項(xiàng)作為加速度計(jì)的測(cè)量值,即可實(shí)現(xiàn)對(duì)振動(dòng)噪聲信號(hào)的抑制,有效地提高姿態(tài)估計(jì)精度。實(shí)際的跑車實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該方法的可行性和有效性。
【作者單位】： 第二炮兵工程大學(xué)空間工程系;鄖陽(yáng)師專物理與電子工程系;
【關(guān)鍵詞】： 奇異譜分析 獨(dú)立分量分析 微機(jī)械慣性傳感器 趨勢(shì)項(xiàng) 振動(dòng)噪聲 姿態(tài)估計(jì)
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61179005,61179004)
【分類號(hào)】：TH824.4
【正文快照】： 低成本姿態(tài)估計(jì)系統(tǒng)廣泛應(yīng)用于導(dǎo)航控制、光電和慣性穩(wěn)定平臺(tái)、機(jī)器人,以及無(wú)人機(jī)等系統(tǒng)中[1-5],而微機(jī)械(Micro-Electro Mechanical Systems,MEMS)慣性器件的應(yīng)用有效地降低了由于高精度慣性器件所帶來(lái)的昂貴成本。微機(jī)械慣性器件的成本較低,但是其性能較差,不僅測(cè)量噪聲與零

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本文編號(hào)：988001