基于最小均方和扩展卡尔曼滤波的IMU降噪方法
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重庆邮电大学 自主导航与微系统重庆市重点实验室

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国家自然科学基金(61901069);重庆市教委基础研究项目(KJQN202000605).


IMU De-Noising Method Based on Least Mean Square Algorithm andExtended Kalman Filter
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Chongqing Key Laboratory of Autonomous Navigation and Microsystems,Chongqing University of Posts and Telecommunications

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    摘要:

    针对车体振动影响MEMS IMU航向精度问题,提出了一种能有效抑制振动噪声从而提升航向精度与稳定性的方法。首先,采用最小均方法对数据进行前端预处理,提升信噪比;然后,利用加速度计与陀螺仪的互补特性滤除陀螺仪的零偏噪声;最后,采用扩展卡尔曼滤波进一步滤波。总计4小时的现场实验结果表明:IMU受载体振动影响较小,航向的精度与稳定性得到提升;其中,在大角度机械运动后的相对航向误差为3.08°,静止时的航向方差为2.44*10-5。

    Abstract:

    Aiming at the problem that vehicle vibration affects the heading accuracy of MEMS IMU, a method that can effectively suppress vibration noise and improve heading accuracy and stability is proposed. Firstly, the minimum mean method is used to preprocess the data to improve the signal-to-noise ratio. Then, the bias noise of gyroscope is filtered by using the complementary characteristics of accelerometer and gyroscope. Finally, the extended Kalman filter is used for further filtering. A total of 4 hours of field experiment results show that IMU is less affected by carrier vibration, and the accuracy and stability of heading are improved. The relative heading error after large-angle mechanical motion is 3.08 ° and the heading variance at rest is 2.44*10-5.

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  • 收稿日期:2022-12-13
  • 最后修改日期:2022-12-13
  • 录用日期:2023-01-10
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