[發明專利]一種基于自適應卡爾曼濾波算法的MEMS陀螺濾波方法

在審

• 申請號: 202011492935.8
• 申請日: 2020-12-17
• 公開（公告）號: CN112632454A
• 公開（公告）日: 2021-04-09
• 發明（設計）人: 陳志剛;曲友陽;童鑫;張雷;戴路
• 申請（專利權）人: 長光衛星技術有限公司
• 主分類號: G06F17/11
• 分類號: G06F17/11;G06F17/16;G01C19/00
• 代理公司: 長春眾邦菁華知識產權代理有限公司 22214
• 代理人: 張偉

本發明涉及一種基于自適應卡爾曼濾波算法的MEMS陀螺濾波方法，包括以下步驟：步驟一：建立卡爾曼濾波器的狀態方程和測量方程；步驟二：根據MEMS陀螺的靜態角速度數據計算得到卡爾曼濾波算法的測量噪聲方差陣，及迭代計算得到卡爾曼濾波算法的過程噪聲方差陣；步驟三：利用卡爾曼濾波算法對MEMS陀螺的數據進行濾波；步驟四：根據濾波結果計算過程噪聲方差陣的迭代系數，返回步驟二，對過程噪聲方差陣進行更新迭代，直至完成MEMS陀螺的數據濾波。本發明的濾波方法對模型精度要求不高，可以自主迭代計算過程噪聲方差陣，能夠有效降低MEMS陀螺的隨機噪聲，實時提高MEMS陀螺動態數據輸出精度，從而提高衛星的姿態穩定度。

技術領域

本發明涉及信號處理技術領域，特別是涉及一種基于自適應卡爾曼濾波算法的MEMS陀螺濾波方法。

背景技術

MEMS陀螺由于成本低、尺寸小、重量輕、可靠性高等優點，近年來在微納衛星上的應用越來越廣泛。然而受到現階段工藝、材料等因素的制約，MEMS陀螺儀的輸出精度較低。MEMS陀螺的誤差源中隨機噪聲含量較大,并且容易受環境影響，具有慢時變、非平穩的特點。因此，如何對MEMS陀螺儀輸出數據進行有效處理以提高其測量精度，已經成為商業航天領域重要研究方向。

目前針對陀螺隨機噪聲處理廣泛采用的方法是基于時間序列分析法等方法對陀螺進行建模，然后使用卡爾曼濾波算法進行數字濾波。

然而傳統卡爾曼濾波對MEMS陀螺模型精度、過程噪聲方差陣精度和測量噪聲方差陣精度要求很高，而基于地面測試數據獲得的陀螺模型和過程噪聲方差陣隨著衛星在軌環境變化、運行時間推移將不再準確，所以將導致算法精度降低甚至發散，從而降低MEMS陀螺動態數據輸出精度。

發明內容

為解決現有技術中傳統卡爾曼濾波算法存在對MEMS陀螺模型精度、過程噪聲方差陣精度和測量噪聲方差陣精度依賴過高，算法精度容易降低甚至發散的問題，本發明提供一種基于自適應卡爾曼濾波算法的MEMS陀螺濾波方法。

為解決上述問題，本發明采取如下的技術方案：

一種基于自適應卡爾曼濾波算法的MEMS陀螺濾波方法，包括以下步驟：

步驟一：根據MEMS陀螺的數據采集周期建立卡爾曼濾波器的狀態方程和測量方程；

步驟二：獲取所述MEMS陀螺的靜態角速度數據，根據所述靜態角速度數據計算得到卡爾曼濾波算法的測量噪聲方差陣R_k，以及使用公式進行迭代計算得到卡爾曼濾波算法的過程噪聲方差陣Q_k，其中為過程噪聲方差陣Q_k在k時刻的估計值，α_k為迭代系數，在第一次運算時給任意值，α₀取1；

步驟三：利用所述卡爾曼濾波算法對所述MEMS陀螺的數據進行濾波；

步驟四：根據步驟三得到的濾波結果計算所述過程噪聲方差陣Q_k的迭代系數，然后返回步驟二，對所述過程噪聲方差陣Q_k進行更新迭代，直至完成所述MEMS陀螺的數據濾波。

與現有技術相比，本發明具有以下有益效果：

本發明所提出的一種基于自適應卡爾曼濾波算法的MEMS陀螺濾波方法對模型精度要求不高，可以自主迭代計算過程噪聲方差陣，能夠有效降低MEMS陀螺的隨機噪聲，實時提高MEMS陀螺動態數據輸出精度，從而提高衛星的姿態穩定度，同時該濾波方法結構簡單、易于實現，可應用于航空航天、慣性導航等領域，對于實際工程應用具有很大的現實意義。

附圖說明

圖1為本發明實施例提供的一種基于自適應卡爾曼濾波算法的MEMS陀螺濾波方法流程示意圖；

圖2為MEMS陀螺的靜態角速度數據示意圖；

圖3為實施例二濾波前后MEMS陀螺角速度對比圖；