卡尔曼滤波在MIMU陀螺随机漂移抑制中的应用研究

"MIMU中陀螺随机漂移建模及Kalman滤波技术研究" 在现代飞行载体的导航系统中，惯性导航系统扮演着至关重要的角色。然而，由于陀螺仪输出的随机漂移会导致累积误差，严重影响导航精度。因此，针对这一问题的研究显得尤为关键。本篇硕士论文深入探讨了如何在微型惯性测量单元（MIMU）中，通过对陀螺仪随机漂移的精确建模和采用Kalman滤波技术来提高导航系统的性能。 论文首先介绍了MIMU的基本结构和组成部分，特别关注了硅微陀螺仪，这是构成MIMU的主要传感器之一。它分析了陀螺仪的误差源，包括零偏稳定性、随机漂移、尺度因子误差等，并阐述了这些误差对导航精度的负面影响。通过时间序列分析理论，论文建立了一个描述陀螺仪随机漂移行为的数学模型，该模型基于大量的实测数据和统计分析。 接下来，论文引入了Kalman滤波器，这是一种有效的估计理论工具，能够对动态系统中的未知变量进行最优估计。利用该滤波器，可以对陀螺仪的随机漂移数据进行处理，从而减少导航系统的误差。论文详细阐述了Kalman滤波器的工作原理和在MIMU中应用的具体步骤，以减小随机漂移对姿态解算的影响。 此外，考虑到实际应用中可能出现的异常值（野值），论文还提出了野值剔除和修正的策略。通过改进的Kalman滤波算法，能够在不影响正常数据处理的同时，有效地识别并修正这些异常值，进一步提高导航系统的鲁棒性。 前期的工程样机实验表明，将论文中提出的Kalman滤波方法应用于姿态解算系统，可以显著抑制陀螺仪的随机漂移误差，从而提升惯性导航系统的整体性能。关键词涵盖了时间序列分析理论、Kalman滤波器以及随机漂移等核心概念。 本研究为解决陀螺仪随机漂移问题提供了理论基础和技术方案，对于提升MIMU在复杂环境下的导航精度具有重要价值。