[发明专利]MEMS陀螺仪动态数据的滤波方法

摘要

一种MEMS陀螺仪动态数据的滤波方法，属于信号处理领域。本发明的目的是主要针对低成本MEMS陀螺仪系统的动态输出数据进行处理，从而提高陀螺仪动态输出数据精度的MEMS陀螺仪动态数据的滤波方法。本发明所述的提高MEMS陀螺仪动态输出数据精度的方法包括以下步骤：确定MEMS陀螺仪常值漂移、建立MEMS陀螺仪输出数据模型、确定Kalman滤波过程噪声方差和测量噪声方差、对动态数据进行Kalman滤波。本发明采用的Kalman滤波方法是一种迭代估计方法，只需上一时刻的估计值和本时刻的测量值即可给出本时刻的角速度最优估计值，计算量小，易于低成本系统工程实现。

主权项

一种MEMS陀螺仪动态数据的滤波方法，其特征在于：其步骤是：(1)确定MEMS陀螺仪常值漂移：当MEMS陀螺仪稳定工作时，分四次分别采集一小时的静态输出数据，计算四次MEMS陀螺仪静态数据的均值作为陀螺仪的常值漂移，以后采集的每个数据都需要减掉此项常值漂移；(2)建立MEMS陀螺仪输出数据模型：陀螺仪动态输出数据序列为X_k，动态数据差分序列为D_k，其中D_k＝X_k+1‑X_k；(3)确定Kalman滤波过程噪声方差Q和测量噪声方差R：过程噪声和测量噪声是与时间无关的高斯白噪声，它们的方差Q和R均为常数，Q和R的值需要通过实验来确定；(4)对动态数据进行Kalman滤波：动态数据的Kalman滤波模型即为步骤2中建立的MEMS陀螺仪输出数据模型。