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1、硅微陀螺阵列信号处理技术研究第30卷第1期2009年1月 宇 航 学 报JournalofAstronauticsVol.30No.1 January2009吉训生1,3,王寿荣2(1.东南大学自动化学院,南京210096;2.东南大学仪器科学与工程学院,南京2100963.江南大学通信与控制工程学院,无锡214122) 摘 要:基于一种新的硅微陀螺随机漂移模型和被测角速度的随机游走模型,建立硅微陀螺阵列随机漂移过程的Kalman滤波方程。通过数据融合方法,在选择合适的陀螺间互相关系数的基础上,可以将硅微
2、陀螺的静态漂移从52.1度Π小时降低为0.465度Π小时。利用同类多传感器的数据融合和被测量动态信号的差分技术,可以实时辨识出硅微陀螺的随机漂移,通过已被检测出的动态信号的进一步Kalman滤波,最终可将被测信号的信噪比提高11dB。———————————————————————————————————————————————关键词:陀螺阵列;漂移;Kalman滤波;数据融合中图分类号:V241.5文献标识码:A文章编号:100021328(2009)0120235205DOI:10.3873Πj.issn
3、.100021328.2009.00.0410 引言硅微陀螺阵列的随机漂移模型的微型角速度传感器微电子学、术。目前,硅微机械陀螺性能还比较低,影响硅微陀螺精度的一个主要因素是陀螺的漂移误差,如何降低陀螺漂移误差,尤其是其中的随机漂移误差,成为提高硅微陀螺精度的关键[1,2]硅微陀螺的测量过程是对角速度ω的带噪声测量,测量结果x可以表示为[3,4,6,7]x=ω+b+n(1)其中,b是陀螺漂移,n是角度随机游走噪声。陀螺漂移b可以表示为受大小为wb的随机游走驱动的白噪声[3,4]。,即(2)(3)硅微陀螺误差
4、主要由确定性误差和随机误差构成,随机误差主要———————————————————————————————————————————————包括零偏不稳定性、角速度随机游走(RRW)噪声和角度随机游走(ARW)噪声。理论上,可以分别将硅微陀螺的零偏不稳定性和外界实际信号分别建模为一个受白噪声驱动的角速度随机游走过程和角度随机游走过程,从而建立合适的Kalman滤波方程,有效去除被测角速度信号中的噪 ??b=wb)]=qb?δ(τ) E[wb]=0 E[wb(t)wb(t+τ 外界被测角速度ω也可以被定义为
5、一个受噪声强度为qω驱动的随机游走过程ω ??=wω)]=qw?δ(τ) E[ww]=0 E[wω(t)ww(t+τ[3,4],即(4)(5)声,提高测量精度。基于硅微陀螺阵列,对同一外界动态信号进行冗余检测,运用同类传感器数据融合方法对测量结果进行处理,可以实时提取阵列中各陀螺的漂移,间接得到含噪声的外界角速度信号[3-5] 硅微陀螺的一个最大优点就是可以批量生产,可以通过硅微陀螺阵列信号的数据融合降低漂移对硅微陀螺测量的影响,提高测量精度。基于上述硅微陀螺的量测模型,可以用下面的矢量形式表示硅微陀螺
6、阵列的测量过程———————————————————————————————————————————————[3,4],如果对该角速度进行Kalman滤波,还可以:(6)T进一步提高硅微陀螺的动态测量精度。ω+vy=b+1?T其中,y=[x1,…,xN]表示阵列的测量结果,b=[b1,…,bN]表示陀螺漂移,1=[1,…,1]T∈RN收稿日期:2007208215; 修回日期:2008201223基金项目:国家863计划资金(2002AA812038)236宇航学报第30卷是一个所有元素都为1的列矩阵。量测
7、噪声v=[v1,…,vN]是一个连续时间的δ相关过程,其相关T角速度随机游走噪声矢量nb的协方差阵。1.2 单硅微陀螺的Kalman滤波过程及其数据处理矩阵为R,也就是———————————————————————————————————————————————δ(τ)E[v(t)v(t)]=R?噪声v的相关矩阵R∈RN×NT结果(7)以硅微陀螺的ω和b作为状态变量,得到单只硅微陀螺的离散Kalman滤波方程为X(k+1)= 当阵列中各硅微陀螺的ARW噪声是互相关时,将不再是一个对角阵,而应该是一个与各硅
8、微陀螺间互相关系数ρ有关的非对角阵。可以用下列离散Kalman滤波方程表示上述硅微陀螺阵列模型,Xk=ΦkΠk-1Xk-1+Γk-1WK-1Yk=HkXk+Vk100+T3100nbn(12)(13)y=1 +na(8) 以本实验室研制的硅微陀螺作为研究对象,利用上述的Kalman滤波方程对其进行Kalman滤波。得到如图1所示的滤波结果。滤波后,漂移数据的标准差由原来的80.3度Π度Π小时。由Allan———
