基于新息突变约束的自适应卡尔曼滤波研究

针对微机电系统(MEMS)陀螺仪易受影响且随机误差较大,导致建立模型不准确和测量精度低的问题,该文提出了一种改进的自适应卡尔曼滤波方法。首先建立ARMA模型,在传统卡尔曼算法中引入衰减系数以减小系统旧值的影响,同时引入基于系统新息突变的预测误差矩阵清除系统的突变值。使用Allan方差对原始陀螺仪数据和滤波后的陀螺仪数据进行分析对比。结果表明,实验所用陀螺仪的角度随机游走、零偏不稳定性和角速率随机游走至少小了1个数量级,标准差明显减小,这表明改进算法有效抑制了随机噪声,提高了MEMS的性能。