一种基于组合算法的MEMS陀螺随机误差补偿方法

摘要

一种基于组合算法的MEMS陀螺随机误差补偿方法，包括以下步骤：步骤1：采样MEMS陀螺连续时间输出的角速率数据作为原始输出数据；步骤2：选取部分采样数据，转换为样本数据；从中选取训练样本和验证样本，设置极限学习机算法参数；步骤3：以训练样本作为极限学习机随机误差模型的输入，进行模型学习；步骤4：以验证样本对步骤3得到的极限学习机随机误差模型进行改进验证；步骤5：判断模型输出值与验证样本真实值的均方根误差RMSE是否满足要求；步骤6：建立基于上述随机误差模型的极大后验卡尔曼滤波，并对陀螺‑漂移数据进行滤波；本发明具有误差模型非线性、滤波噪声自适应的优点，可适用于MEMS单轴或多轴陀螺动静态系统的随机误差补偿。