MEMS陀螺随机漂移的状态空间模型分析及应用

利用Kalman滤波器对MEMS陀螺随机漂移进行估计和补偿,需要将随机漂移的自回归滑动平均(ARMA)模型转化为相应的状态空间模型,从而有必要对模型之间的转换问题进行深入研究。针对国内外有关文献提出的三种转化形式,从数学角度进行了证明,并结合MEMS陀螺的试验数据,分别采用这三种状态空间模型进行了随机漂移和角速率估计试验。试验结果分析表明,采用状态空间模型1不能同时对陀螺随机漂移和角速率做出正确的估计,采用状态空间模型2、3的估计结果正确且滤波效果好、实时性强,更适用于对MEMS陀螺随机漂移的估计和补偿。