[发明专利]加速度计和陀螺仪的实时降噪系统和方法

说明书

技术领域

本发明涉及加速度计和陀螺仪降噪，尤其涉及一种加速度计和陀螺仪的实时降噪系统和方法。

背景技术

惯性测量单元被广泛的使用在惯性导航系统中，其中，惯性测量单元的零偏稳定性、常值误差、标度系数误差、非线性误差以及随机噪声对惯性导航系统的对准精度、导航解算精度都起着决定性作用。因此，提高惯性测量单元的量测精度和可靠性显得至关重要。提高惯性测量单元的量测精度的一种有效方法就是降低惯性测量单元的量测噪声，提高信噪比。

早期，针对惯性测量单元降噪的最简单的方法主要集中在低通滤波器的设计，但低通滤波器只对固定带宽的噪声有很好的滤波效果，所以只能针对特定环境下的特定信息进行有效处理，而不适用于任意机动环境且低通滤波器存在时间延迟的问题较为严重。

随着计算机性能的提高，离散小波变换技术也被广泛的应用于惯性测量单元的降噪处理，该方法在静态环境中的运用得到了很好的效果，但是在动态环境中该方法却失效且该方法也会引入时间延迟，降低信息的跟踪能力。

卡尔曼滤波可以有效处理系统过程随机噪声和量测随机噪声的能力，因此可以将卡尔曼滤波运用于惯性测量单元的随机噪声处理。现有的自适应卡尔曼滤波降噪方法虽然可以适应机动变化但是计算量较大，在高采样频率的实时环境中使用存在一定的困难。

发明内容

为了解决在动、静态环境中皆能有效滤除加速度计和陀螺仪随机量测噪声的问题，本发明提供了一种加速度计和陀螺仪的实时降噪系统及实时降噪方法，以达到减少滤波时延，降低计算量，提高加速度计和陀螺仪量测精度的效果。

为了解决上述问题，本发明一方面提供了一种加速度计和陀螺仪的实时降噪系统，包括：

惯性测量单元，用于提取加速度计和陀螺仪的量测信息，所述量测信息为被测载体的线加速度和角速度信息；

信息处理单元，用于对所述量测信息进行卡尔曼滤波并在线调整卡尔曼滤波器参数得到降噪后的量测信息；

导航计算机，用于利用所述降噪后的量测信息进行导航解算，输出所述被测载体的导航信息。

进一步地，所述信息处理单元包括：

建立方程模块，用于建立关于所述加速度计和陀螺仪的单输入单输出卡尔曼滤波状态方程和观测方程；

迭代计算模块，用于进行卡尔曼滤波迭代计算，并根据残差χ²检测法得到检测函数值γ_k，并将所述检测函数值γ_k与预先设定的阈值进行比较得出所述被测载体的机动变化情况；

在线调整模块，用于根据所述被测载体的机动变化情况调整卡尔曼滤波器的滤波增益矩阵K的值和观测噪声方差矩阵R的值，并将调整后的值反馈给迭代计算模块。

另一方面，本发明还提供了一种加速度计和陀螺仪的实时降噪方法，包括如下步骤：

提取加速度计和陀螺仪的量测信息，所述量测信息为被测载体的线加速度和角速度信息；

对所述量测信息进行卡尔曼滤波并在线调整卡尔曼滤波器参数得到降噪后的量测信息；

利用所述降噪后的量测信息进行导航解算，输出所述被测载体的导航信息。

进一步地，所述在线调整卡尔曼滤波器参数的具体步骤为：

S1、建立关于加速度计和陀螺仪的单输入单输出卡尔曼滤波状态方程和观测方程；

S2、进行卡尔曼滤波迭代计算，并根据残差χ²检测法得到检测函数值γ_k，并将所述检测函数值γ_k与预先设定的阈值进行比较得出所述被测载体的机动变化情况；

S3、根据所述机动变化情况在线调整卡尔曼滤波器的滤波增益矩阵K的值和观测噪声方差矩阵R的值。

为了较准确地反映被测载体的实际运动情况，所述步骤S1中建立关于加速度计和陀螺仪的单输入单输出卡尔曼滤波状态方程和观测方程的具体步骤为：

将扰动信息作为系统随机噪声，且在采样周期内设线加速度的变化率为0，以所述被测载体的线速度、线加速度为状态量建立所述加速度计的连续状态方程，以所述被测载体的线加速度和量测噪声建立所述加速度计的连续观测方程；

将扰动信息作为系统随机噪声，且在采样周期内设角加速度的变化率为0，以所述被测载体的角速度、角加速度为状态量建立所述陀螺仪的连续状态方程，以所述被测载体的角速度和量测噪声建立所述陀螺仪的连续观测方程；