陀螺随机误差补偿中一种改进混合降噪法

摘要

为降低微机电系统陀螺测量数据中的随机误差,针对当载体运动状态突然改变导致陀螺传感器数据发生阶跃变化的情况,提出了一种改进的自适应噪声完备经验模态分解-前向线性预测滤波(CEEMDAN-FLP)的混合降噪方法。改进算法首先对于低阶噪声本征模态函数采用软阈值滤波,避免了常规方法将噪声本征模态函数直接去除引起高频信号丢失的问题,同时对混合本征模态函数采用前向线性预测滤波,避免阈值提升引起的过度滤波问题;最后对滤波结果与信号本征模态函数进行数据重构。通过仿真验证,表明改进算法滤波结果的均方根误差与滤波前相比减小了约51.53%,与经验模态分解滤波算法相比减小了约17.39%;通过实测数据验证,表明改进算法滤波后的陀螺数据与基于CEEMDAN的算法滤波后的陀螺数据分别用于姿态解算,在不明显增加运算负担的同时,改进算法姿态累积误差仅约是CEEMDAN算法姿态累积误差的20.56%。可见,改进算法可以有效地提高传感器的测量精度。