基于卡尔曼滤波的手机室MEMS陀螺仪误差研究

摘要

基于GPS信号的手机定导航定位技术已经十分的发达，但是在无信号覆盖的室内以及信号质量很差的高楼林立的城市等人类主要活动区域，GPS手机导航定位无法满足人们的需要。为了更好的满足人类的需求，手机捷联惯性导航定位技术应运而生，手机捷联惯性导航定位主要是利用手机中的内置MEMS陀螺仪和加速度计传感器测量的信号进行定位。但是由于MEMS陀螺仪传感器固有的构造结构和测量原理，其测量漂移误差会对导航和定位结果产生很大偏差，使得定位的结果精度降低。因此降低运动传感器量测误差是提高导航定位精度的关键所在。
　　本文对手机定位过程中MEMS陀螺仪误差进行分析，并就误差消减中卡尔曼滤波算法的应用展开研究，主要内容如下:
　　1.介绍了本文的研究背景及意义，阐述了目前室内定位的研究现状，确定了论文的主要研究内容和研究目标;
　　2.给出了手机惯性定位的原理，分析了手机定位误差的主要来源是陀螺仪漂移，比较了消减陀螺仪误差对手机定位影响，推导了使用卡尔曼滤波算法对陀螺仪输出数据进行去除误差的方法;
　　3.剖析时间序列分析理论的基础上，建立了陀螺仪随机漂移的数学模型，通过对静止、匀速运动、加速运动、变速运动四种运动状态下的所获得陀螺仪数据进行实验分析，建立了ARMA陀螺仪随机漂移的数学模型;
　　4.基于陀螺仪随机漂移数学模型，建立了与之对应的卡尔曼滤波的状态方程和观测方程，然后利用卡尔曼滤波算法对陀螺仪随机漂移数据进行处理，明显的降低了陀螺仪漂移误差，为满足基于运动传感器的定位提供了保障。

目录

声明

摘要

1 绪论

1．1 研究背景及意义

1．2 研究现状

1．3 研究目的和主要内容

1．4 论文结构

2 手机定位技术介绍

2．1 手机定位技术种类

2．2 手机惯性定位原理

2．3 手机上惯性导航优缺点

3 手机定位中传感器误差分析

3．1 MEMS技术简介

3．2 手机MEMS陀螺仪的工作原理及性能指标

3．3 手机加速度计工作原理及误差分析

3．4 影响手机定位的误差分析

4 手机陀螺仪随机漂移误差建模与卡尔曼滤波算法研究

4．1 陀螺仪随机漂移建模步骤

4．2 基于时间序列分析法构建陀螺仪平稳模型

4．3 卡尔曼滤波算法研究

4．4 非线性卡尔曼滤波算法

4．5 本章小结

5 实验数据与结果分析

5．1 静止状态下陀螺仪数据分析与处理

5．2 平稳运动状态下陀螺仪数据处理

5．3 加速状态下陀螺仪数据处理

5．4 变速状态下陀螺仪数据处理

5．5 本章小结

6 总结与展望

6．1 总结

6．2 展望

致谢

参考文献