基于ARMA的微惯性传感器随机误差建模方法

基于小波变换的MIMU随机误差建模吴永亮;王田苗;梁建宏【期刊名称】《中国惯性技术学报》【年(卷),期】2010(18)6【摘要】微机电惯性传感器的输出具有噪声大、漂移强的特性,因此必须建立合理的随机误差模型,以便使用滤波算法进行补偿,减小其对系统精度的影响.本文使用艾伦方差分析法分析了ADI公司的MIMU--ADIS16355的静态输出信号,指出按照自相关特性,可以将微机电惯性传感器的随机误差分为白噪声成份和有色噪声成份,并基于此提出了基于小波变换的噪声分离预处理和AR时间序列建模算法的微机电惯性传感器随机误差复合建模方法.使用该算法对ADI公司的微机电惯性测量单元ADIS16355进行了随机误差建模,得到了该MIMU的AR时间序列随机误差模型.仿真结果表明,相较于传统的一阶马尔科夫近似随机误差模型,基于小波变换的AR 时间序列随机误差建模方法能够有效滤除白噪声对于时间序列分析建模的影响,获得精度更高的随机误差模型.【总页数】5页(P660-664)【作者】吴永亮;王田苗;梁建宏【作者单位】北京航空航天大学,机器人研究所,北京,100191;北京航空航天大学,机器人研究所,北京,100191;北京航空航天大学,机器人研究所,北京,100191【正文语种】中文【中图分类】U666.1【相关文献】1.基于小波去噪与 DRNN 的光纤陀螺随机误差建模研究 [J], 王庆贺2.基于Allan方差的MEMS陀螺随机误差建模 [J], 王丽平;李杰;祝敬德3.基于Sage-Husa自适应滤波器的MEMS陀螺\r随机误差建模补偿 [J], 索艳春4.基于PSO-WNN的MEMS陀螺随机误差建模普适性分析 [J], 孙伟;孙鹏翔;刘东雨5.基于ARMA-AKF的HRG随机误差建模分析 [J], 杨浩天;汪立新;王琪因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于Allan方差的MEMS陀螺随机误差建模
王丽平;李杰;祝敬德
【期刊名称】《计算机测量与控制》
【年(卷),期】2015(23)10
【摘要】针对由于MEMS陀螺随机误差较大而影响MEMS惯性测量系统测量精度的问题,提出一种利用Allan方差分析随机误差并建模的方法;在分析Allan方差原理的基础上,通过Allan方差分析法分离和辨识了MEMS陀螺仪的各项随机误差以及误差系数,并利用随机误差系数进行了数学建模;通过与ARMA模型比较,表明利用Allan方差建立的模型更加精确;该方法为MEMS惯性导航系统中姿态测量的误差补偿和滤波提供了新的思路,对提高MEMS惯性测量系统的测量精度具有一定的实际应用价值.
【总页数】4页(P3488-3491)
【作者】王丽平;李杰;祝敬德
【作者单位】中北大学电子测试技术国防科技重点实验室,太原030051;中北大学电子测试技术国防科技重点实验室,太原030051;中北大学仪器科学与动态测试教育部重点实验室,太原030051;中北大学电子测试技术国防科技重点实验室,太原030051
【正文语种】中文
【中图分类】V241
【相关文献】
1.基于Allan方差的MEMS陀螺仪随机误差分析方法 [J], 蒋孝勇;张晓峰;李孟委
2.基于Sage-Husa自适应滤波器的MEMS陀螺\r随机误差建模补偿 [J], 索艳春
3.基于Allan方差的MEMS陀螺仪随机误差辨识与抑制 [J], 马群;王庆;阳媛;盛浩
4.基于PSO-WNN的MEMS陀螺随机误差建模普适性分析 [J], 孙伟;孙鹏翔;刘东雨
5.组合导航用MEMS陀螺随机误差特性分析的分段Allan方差法 [J], 胡付帅;柴艳菊;钟世明
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微惯性测量单元的误差整机标定和补偿代刚;李枚;苏伟;邵贝贝【期刊名称】《光学精密工程》【年(卷),期】2011(019)007【摘要】提出了微惯性测量单元(MIMU)在高动态、高过载复杂应用条件下的误差整机标定和补偿方法.首先,建立了高动态,高过载复杂应用条件下MIMU的误差模型,该模型包括了结构误差,传感器安装误差和MEMS惯性传感器在复杂条件对精度影响较大的误差项,指零位温度漂移、互耦误差、刻度因子非线性和微陀螺加速度效应误差;根据模型提出了整机标定补偿方法,该方法可以标定MIMU的63个误差系数,并且不需要对单个传感器进行标定.然后,介绍了利用最小二乘法对模型进行误差系数标定的方法和步骤,并对自研的MIMU进行了标定.最后,通过飞行实验对MIMU进行了验证.结果表明,使用该方法使定位精度提高了一个数量级,基本满足MIMU在高动态、高过载条件下的精度要求.【总页数】7页(P1620-1626)【作者】代刚;李枚;苏伟;邵贝贝【作者单位】中国工程物理研究院电子工程研究所,四川,绵阳,621900;清华大学工程物理系,北京,100084;中国工程物理研究院电子工程研究所,四川,绵阳,621900;中国工程物理研究院电子工程研究所,四川,绵阳,621900;清华大学工程物理系,北京,100084【正文语种】中文【中图分类】V241.6【相关文献】1.微惯性测量单元设计及其误差补偿模型的研究 [J], 王亚凯;周军;于晓洲2.用于末敏弹稳态扫描参数测量的微惯性测量单元的误差标定 [J], 马凯臣;范锦彪;曹咏弘3.一种基于MEMS的微惯性测量单元标定补偿方法 [J], 孙宏伟;房建成;盛蔚4.四辊平整机压下位置测量系统误差分析及气动补偿装置设计 [J], 刘并爱;刘美林;黄剑国5.一种微惯性测量单元标定补偿方法 [J], 田晓春;李杰;范玉宝;刘俊;陈伟因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

微惯性测量单元设计及其误差补偿模型的研究
王亚凯;周军;于晓洲
【期刊名称】《测控技术》
【年(卷),期】2009(028)001
【摘要】针对微惯性测量单元(MIMU)小体积、低功耗、低成本、高实时性的应用需求,设计了一种基于ARM和MEMS惯性器件的MIMU系统,并根据实验中得到的惯性器件的误差特性建立了一种惯性器件误差补偿模型,然后在硬件系统上进行了实验验证.利用该模型对惯性器件测量结果进行修正,可以有效抑制误差,提高MIMU的测量精度.整个系统能满足使用精度要求.
【总页数】4页(P5-8)
【作者】王亚凯;周军;于晓洲
【作者单位】西北工业大学精确制导与控制研究所,陕西西安,710072;西北工业大学精确制导与控制研究所,陕西西安,710072;西北工业大学精确制导与控制研究所,陕西西安,710072
【正文语种】中文
【中图分类】U666.1
【相关文献】
1.PLC机械一体化数控机床误差补偿模型设计 [J], 刘冉冉
2.PLC机械一体化数控机床误差补偿模型设计 [J], 刘冉冉;
3.用于空间手势输入的无陀螺微惯性测量单元设计 [J], 王祥雒;杨春蕾;郑瑞娟
4.基于神经网络模型误差补偿技术的对流层延迟模型研究 [J], 陈阳;胡伍生;严宇翔;龙凤阳;张良
5.基于误差补偿的电能交易体系模型设计 [J], 何义琼;刘俊;王珏
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基于ARM与MEMS器件的微惯性测量装置设计摘要：实现了一种全集成可变带宽中频宽带低通滤波器，讨论分析了跨导放大器-电容(OTA—C)连续时间型滤波器的结构、设计和具体实现，使用外部可编程电路对所设计滤波器带宽进行控制，并利用ADS软件进行电路设计和仿真验证。

仿真结果表明，该滤波器带宽的可调范围为1～26 MHz，阻带抑制率大于35 dB，带内波纹小于0．5 dB，采用1．8 V电源，TSMC 0．18μm CMOS工艺库仿真，功耗小于21 mW，频响曲线接近理想状态。

关键词：Butte摘要开发一种生物运动微惯性测量装置，以基于ARM7的LPC2129为核心处理单元，采用MEMS陀螺和MEMS加速度计为测量传感器。

该装置实现了对SPC-III 机器鱼尾鳍拍动参数的精确测量，为活体鱼尾鳍拍动参数测量实验打下了基础。

关键词微惯性测量 LPC2129 MEMS器件尾鳍拍动在仿生推进机理的研究中，精确测量鱼类尾鳍拍动参数对于鱼类仿生推进机理研究及工程应用具有重要的意义；然而，目前研究者大多采用分析高速摄像机拍摄的图像获得参数的观测方法。

这种方法受到环境与设备的限制，结果精确度较差。

本设计是一种基于MEMS器件的生物运动微惯性测量装置。

利用该装置实现了对SPC-III机器鱼尾鳍拍动参数的精确测量，为国内首次利用MEMS器件进行的活体鱼尾鳍拍动参数测量实验打下了基础，为机器鱼仿生推进设计理论提供支撑。

1 设计要求和系统结构根据活体鱼类的生物特征和实验本身的特点，微惯性测量装置应该满足下列设计要求：体积小，质量轻，功耗低，采集频率和采集精度高，防水密封性能良好。

为了实现这些需求，微惯性测量装置的硬件由两部分组成：①微处理器单元；②微惯性传感器单元。

微处理器单元主要包括微处理器、A／D转换芯片和Flash。

微处理器作为核心单元，通过SPIl口连接A／D转换芯片完成数据采集，通过SPIO口连接Flash完成数据存储，通过串口与上位机通信。

多准则MEMS陀螺随机误差在线建模与实时滤波代金华;张丽杰【摘要】As the random error of some MEMS gyroscope had weak correlation,the Multi-criteria curve method was introduced to identify the time-sequence model with a intercept. Using this model,the random error model of the MEMS gyroscope could be established on line without zero mean offline processing. Based on this model,an aug-menting state vector was used to design the Kalman filter which had been used to filter real-timely. The results of the experiment showed that AR(2)model with a intercept could be used as a good MEMS gyroscope random error model. After the on-line modeling and real-time filtering,50% of the standard deviation of the random error had been reduced and the random error of MEMS gyroscope was effectively restrained.%针对随机误差相关性较弱的MEMS陀螺仪,提出采用多准则曲线方法辨识其带有截距项的随机误差时间序列模型.采用该模型可直接对MEMS陀螺仪的实测量数据进行在线建模,而无需零均值化离线处理.基于该模型并采用状态扩增的方法设计卡尔曼滤波器,实现了MEMS 陀螺仪随机误差的实时滤波.实验结果表明,针对某MEMS陀螺仪带有截距项的AR(2)模型可以作为其随机误差模型,经过在线建模和实时滤波后,MEMS陀螺仪随机误差的标准差降低了50%,有效抑制了MEMS陀螺仪的随机误差.【期刊名称】《传感技术学报》【年(卷),期】2016(029)001【总页数】5页(P75-79)【关键词】MEMS陀螺仪;时间序列模型;在线建模;卡尔曼滤波【作者】代金华;张丽杰【作者单位】内蒙古工业大学信息工程学院,呼和浩特010051;内蒙古工业大学电力学院,呼和浩特010051【正文语种】中文【中图分类】V241.5MEMS（Micro-Electro-Mechanical Systems）陀螺仪具有成本低、尺寸小、重量轻、可靠性高等优点，在低成本惯性系统中获得越来越广泛的应用。

基于Allan方差的MEMS陀螺仪随机误差分析方法
蒋孝勇;张晓峰;李孟委
【期刊名称】《测试技术学报》
【年(卷),期】2017(031)003
【摘要】MEMS陀螺随机漂移误差是制约惯性导航精度的主要原因, 本文通过Allan方差分析方法, 得出MEMS陀螺随机漂移误差主要来源以及各种误差的性能参数.该方法为分析陀螺性能指标、提高惯性导航精度奠定了基础.本文介绍了Allan方差定义, 陀螺各项随机误差与Allan方差的关系, 搭建了MEMS陀螺组件, 通过高精度转台实验静止采集陀螺仪数据.利用Allan方差分析得出MEMS陀螺各项随机误差性能指标, 验证了该方法的可行性.
【总页数】6页(P190-195)
【作者】蒋孝勇;张晓峰;李孟委
【作者单位】中北大学电子测试技术国家级重点实验室, 山西太原 030051;中北大学仪器与电子学院, 山西太原 030051;中北大学电子测试技术国家级重点实验室, 山西太原 030051;中北大学电子测试技术国家级重点实验室, 山西太原030051;中北大学仪器与电子学院, 山西太原 030051
【正文语种】中文
【中图分类】U666.1
【相关文献】
1.基于Allan方差的MEMS陀螺仪噪声分析 [J], 杜少林;陈书钊;陈鹏光;田亚芳;陈剑鸣
2.基于Allan方差的MEMS陀螺随机误差建模 [J], 王丽平;李杰;祝敬德
3.基于ALLAN方差的MEMS随机误差项辨识 [J], 王建政;王辉;范作娥
4.基于Allan方差的MEMS陀螺仪随机误差辨识与抑制 [J], 马群;王庆;阳媛;盛浩
5.基于小波去噪的MEMS陀螺仪随机误差校准算法 [J], 杨勇; 方针; 方海斌; 李星海
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基于艾伦方差的微惯性器件误差分析
常俊飞;徐丽丽;张志强
【期刊名称】《测绘与空间地理信息》
【年(卷),期】2022(45)S01
【摘要】在利用微惯性器件实时读取定位数据实验中,针对实验器材输出信息受温度、环境设置等因素影响,导致输出信息中含有各种各样误差有待辨识等问题,提出采用艾伦方差(Allan variance)分析方法:通过对实验数据分组实验获取每组数据平均值,再按照分析原理处理均值化后数据,按照计算公式获取方差值,绘制Allan标准差与时间关系双对数曲线,阐述了数据分析处理过程,即对定位数据获取实验实时分析,并使用分段拟合方法,获取每种误差系数。

对器件误差进行研究目的在于更有效地对器件使用中伴随的误差进行标定与补偿。

实验结果表明,Allan方差法能够有效地辨识微惯性器件误差成分,为惯性器件的设计提供依据,证明Allan方差方法的实用性、可靠性。

【总页数】4页(P239-241)
【作者】常俊飞;徐丽丽;张志强
【作者单位】黑龙江第二测绘工程院
【正文语种】中文
【中图分类】P223
【相关文献】
1.LSTM网络和ARMA模型对惯性器件随机误差预测适应性分析
2.一种惯性器件常值误差对系统误差影响的分析方法
3.半重叠总方差法在惯性传感器随机误差分析中的应用
4.基于Allan方差法的MEMS惯性器件随机噪声分析
5.一种基于单轴正反旋转的惯性器件误差估计
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设计研发2020.23基于ARMA建模的MEMS加速度计随机误差补偿方法田易12,钟燕清I李继秀I阎跃鹏12,孟真1,张兴成1(1.中国科学院微电子研究所,北京，100029; 2.中国科学院大学,北京,100049)摘要：为提高MEMS加速度计测量精度，采用了一种基于自回归滑动平均(ARMA)模型和卡尔曼(Kalman)滤波的随机误差补偿方法。

文中对预处理后的加速度计数据进行一阶差分，差分数据通过了平稳性分析,根据自相关和偏相关特性分析，确定随机误差适用模型,根据贝叶斯信息准则(BIC)确定模型阶数，从而确定随机误差模型。

再通过Kalman滤波，实现对加速度计随机误差的滤波补偿，使得加速度计的零偏稳定性由0.5179mg降低为0.0528mg,指标提高了一个数量级，有效提高了加速度计的测量精度。

关键词：微机电系统加速度计；自回归滑动平均模型；随机误差补偿；Allan方差；卡尔曼滤波Random noise compensation method for MEMS accelerometerbased on ARMA modelingTian Yi1,2,Zhong Yanqing1,Li Jixiu1,Yan Yuepeng1,2,Meng Zhen1,Zhang Xingcheng1(1.Institute of Microelectronics of the Chinese Academy of Science,Beijing,100029； 2.Universityof Chinese Academy of Sciences,Beijing,100049)Abstract•In order to improve the measurement accuracy of MEMS accelerometer,a random error compensation method based on ARMA model and Kalman filter is adopted.In this paper,the pre­processed accelerometer data is made into first-order difference.The difference data is analyzed by stationarity,and the applicable model of random error is determined according to the analysis of autocorrelation and partial correlation characteristics.The order of the model is determined according to the Bayesian information criterion(BIC),so as to determine the random error model.Then, Kalman filter was used to realize the filter compensation for the random error of the accelerometer, so that the zero-bias stability of the accelerometer was reduced from0.5179mg to0.0528mg, effectively improving the measurement accuracy of the accelerometer.Keywords:Micro-electromechanical Systems(MEMS)accelerometer;anto-regressive moving average(ARMA) model;random error compensation;Allan variance;Kalman filtering0引言MEMS加速度计是惯性导航系统中的核心器件之一，其测量精度直接影响惯性导航系统的导航测姿精度，因此需要对MEMS加速度计数据进行随机误差补偿，提高其测量精度。