【技术实现步骤摘要】
一种基于自适应卡尔曼滤波算法的MEMS陀螺滤波方法
本专利技术涉及信号处理
，特别是涉及一种基于自适应卡尔曼滤波算法的MEMS陀螺滤波方法。
技术介绍
MEMS陀螺由于成本低、尺寸小、重量轻、可靠性高等优点，近年来在微纳卫星上的应用越来越广泛。然而受到现阶段工艺、材料等因素的制约，MEMS陀螺仪的输出精度较低。MEMS陀螺的误差源中随机噪声含量较大,并且容易受环境影响，具有慢时变、非平稳的特点。因此，如何对MEMS陀螺仪输出数据进行有效处理以提高其测量精度，已经成为商业航天领域重要研究方向。目前针对陀螺随机噪声处理广泛采用的方法是基于时间序列分析法等方法对陀螺进行建模，然后使用卡尔曼滤波算法进行数字滤波。然而传统卡尔曼滤波对MEMS陀螺模型精度、过程噪声方差阵精度和测量噪声方差阵精度要求很高，而基于地面测试数据获得的陀螺模型和过程噪声方差阵随着卫星在轨环境变化、运行时间推移将不再准确，所以将导致算法精度降低甚至发散，从而降低MEMS陀螺动态数据输出精度。
技术实现思路
为解决现有技术...
【技术保护点】
1.一种基于自适应卡尔曼滤波算法的MEMS陀螺滤波方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤一：根据MEMS陀螺的数据采集周期建立卡尔曼滤波器的状态方程和测量方程；/n步骤二：获取所述MEMS陀螺的静态角速度数据，根据所述静态角速度数据计算得到卡尔曼滤波算法的测量噪声方差阵R
【技术特征摘要】
1.一种基于自适应卡尔曼滤波算法的MEMS陀螺滤波方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一：根据MEMS陀螺的数据采集周期建立卡尔曼滤波器的状态方程和测量方程；
步骤二：获取所述MEMS陀螺的静态角速度数据，根据所述静态角速度数据计算得到卡尔曼滤波算法的测量噪声方差阵Rk，以及使用公式进行迭代计算得到卡尔曼滤波算法的过程噪声方差阵Qk，其中为过程噪声方差阵Qk在k时刻的估计值，αk为迭代系数，在第一次运算时给任意值，α0取1；
步骤三：利用所述卡尔曼滤波算法对所述MEMS陀螺的数据进行滤波；
步骤四：根据步骤三得到的滤波结果计算所述过程噪声方差阵Qk的迭代系数，然后返回步骤二，对所述过程噪声方差阵Qk进行更新迭代，直至完成所述MEMS陀螺的数据滤波。
2.根据权利要求1所述的一种基于自适应卡尔曼滤波算法的MEMS陀螺滤波方法，其特征在于，根据步骤三得到的滤波结果计算所述过程噪声方差阵的迭代系数包括以下步骤：
步骤四一：计算更新序列：
其中，Zk为卡尔曼滤波器的测量方程，Hk为观测矩阵，为卡尔曼滤波状态一步预测量；
步骤四二：通过一阶低通滤波器对所述更新序列的平方和进行滤波，得到
...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈志刚，曲友阳，童鑫，张雷，戴路，
申请(专利权)人：长光卫星技术有限公司，
类型：发明
国别省市：吉林;22
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