为了抑制微机械电子系统(MEMS)陀螺仪的随机漂移,基于经验模态分解(EMD)和模态集合选择标准,结合时间序列建模滤波法,提出了一种改进的MEMS陀螺仪随机漂移分析方法.首先,通过EMD将MEMS陀螺仪原始数据分解为多个本征模态函数(IMF),利用模态集合选择标准将IMF分为噪声IMF、噪声与信号混合IMF和信号IMF三类;然后,对混合IMF进行重构、时间序列建模及自适应卡尔曼滤波(AKF);最后,将3类信号重构,实现MEMS陀螺仪信号去噪.实验表明:所提方法有更好的去噪效果和实时性,提高了MEMS陀螺仪的使用精度.
微机械电子系统(MEMS)陀螺仪 自适应卡尔曼滤波(AKF) 时间序列模型 Allan方差 经验模态分解(EMD)