MEMS陀螺仪随机漂移补偿的平方根无迹卡尔曼滤波方法

" Zhou Jianjun, Song Chunlei, Zhuang Huihui. Square root unscented Kalman filter for MEMS gyroscope random drift compensation [J]. Journal of Central South University (Science and Technology), 2011, 42(1): Sep.2011." 微电子机械系统（MEMS）陀螺仪因其小型化和低成本，在众多领域得到广泛应用。然而，这些设备通常存在确定性系统误差和随机误差，这些误差需要用统计模型来描述。首先，通过时间序列分析建立随机漂移误差模型，然后利用基于该误差模型的平方根无迹卡尔曼滤波器（Square Root Unscented Kalman Filter, SRUKF）来阐述减少这种随机漂移误差的过程。 随机漂移误差是MEMS陀螺仪性能的主要制约因素之一，它会影响传感器的精度和稳定性。时间序列分析是一种统计方法，可用于识别和建模数据中的趋势、周期性和随机波动，因此适合用来分析和建模陀螺仪的随机漂移行为。在该论文中，作者使用时间序列分析对MEMS陀螺仪的测量数据进行分析，以提取其随机漂移的特性。 接着，引入了SRUKF算法。传统的无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter, UKF）是一种用于非线性系统的状态估计方法，而SRUKF是对UKF的一种改进，它通过处理矩阵的平方根来避免滤波过程中可能出现的数值不稳定问题，提高了计算效率和滤波性能。在处理陀螺仪的随机漂移误差时，SRUKF能够更准确地跟踪和校正这些误差，从而提高传感器的动态性能。 实验证明，将SRUKF应用于MEMS陀螺仪的随机漂移误差补偿，可以有效地控制随机漂移，提高了传感器的精度。这进一步证明了所提出的滤波方法在实际系统中的应用潜力。 关键词：MEMS陀螺仪；平方根无迹卡尔曼滤波器；随机漂移误差；时间序列分析 这篇论文深入探讨了如何利用统计建模和先进的滤波技术来解决MEMS陀螺仪的随机漂移问题，对于提升这类传感器的性能具有重要的理论和实践意义。