基于ITD和近似熵的MEMS陀螺信号预处理技术制造技术

本发明专利技术提出了基于ITD和近似熵的MEMS陀螺信号预处理技术，本方法首先利用固有时间尺度分解(Intrinsic Time

【技术实现步骤摘要】
基于ITD和近似熵的MEMS陀螺信号预处理技术


[0001]本专利技术涉及惯性导航系统领域里对惯性器件的信号处理方法，具体涉及对微机电(Micro
‑
Electro
‑
Mechanical System,MEMS)陀螺的输出信号进行噪声预处理的技术。

技术介绍

[0002]随着微机电系统(MEMS)的发展，MEMS陀螺广泛应用于航天航空航海、电子消费品、农业生产等领域，其与激光陀螺、半球谐振陀螺相比，具有成本低、体积小、集成度高等优点，但是MEMS陀螺易受外界环境因素的影响，其中包括温度、电磁干扰等，导致了输出存在大量的噪声，因此，有必要分析MEMS陀螺的噪声误差特性，研究其噪声抑制技术，从而提高MEMS的测量精度。
[0003]为了减小随机误差，通常是建立陀螺仪的误差模型并进行补偿，此方法成本低，效果好且时间短，时间序列分析方法根据随机信号的统计特性对信号进行建模，它将随机信号平稳化、正态化和零均值处理后，将随机信号转化成时刻相关的序列。采用这种方法需要把陀螺的输出数据平稳化、正态化、零均值处理等，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于ITD和近似熵的MEMS陀螺信号预处理技术，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：将实验室内的MEMS陀螺放置于大理石上，连接计算机接口，进行预热和数据采集。步骤二：将采集到的信号使用固有时间尺度分解(Intrinsic time
‑
scale decomposition，ITD)方法进行分解，得到一系列的固有旋转(IRC)分量；步骤三：计算每一个IRC分量的近似熵，并计算相邻熵值的变化量；步骤四：找到变化量的最大值，其两侧分别为有效信号分量和噪声信号分量，去除噪声信号分量，重构有效信号分量，得到去噪之后的最终信号。2.根据权利要求1基于ITD和近似熵的MEMS陀螺信号预处理技术，其特征在于，步骤二所述的利用ITD把信号分解成一系列的IRC分量和一个趋势分量，具体方法为：1)将原信号被分解为一段基线信号和IRC分量，即X
t
＝LX
t
+(1
‑
L)X
t
＝L
t
+H
t
其中L为基线提取因子，L
t
＝LX
t
为基线信号，H
t
＝(1
‑
L)X
t
为IRC分量；2)从信号X
t
中提取出局部极值X
k
(k＝1,2,...,M)和对应的时刻τ
k
，M为极值点数；定义τ0＝0，表示当τ
k
中的k取值为0的时候对应的局部极值点的时间；3)在连续两个局部极值点的时间间隔内[τ
k
,τ
k+1
]，定义...

【专利技术属性】
技术研发人员：夏旭，李良君，高伟，孙骞，张亚，
申请(专利权)人：湖南航天机电设备与特种材料研究所，
类型：发明
国别省市：