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專利名稱：陀螺的虛擬實(shí)現(xiàn)方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種陀螺的虛擬實(shí)現(xiàn)方法。

背景技術(shù)：
基于微機(jī)電系統(tǒng)技術(shù)的微機(jī)械陀螺相比于液浮陀螺、動(dòng)力調(diào)諧陀螺及光學(xué)陀螺等傳統(tǒng)陀螺具有體積小、價(jià)格低、壽命長(zhǎng)等優(yōu)點(diǎn)。然而，微機(jī)械陀螺的精度一般不如傳統(tǒng)陀螺，這使微機(jī)械陀螺目前僅能用于汽車、玩具等低端應(yīng)用領(lǐng)域，在航空、航天等高端領(lǐng)域很難被應(yīng)用。但根據(jù)現(xiàn)階段的工藝水平和電路水平，僅僅依靠改進(jìn)陀螺敏感表頭和接口電路來提高微機(jī)械陀螺的精度已經(jīng)到了一個(gè)階段性的極限，需要有新方法、新思路來提高微機(jī)械陀螺的精度。
2003年，美國(guó)國(guó)家航空航天局的Bayard和Pollen在文獻(xiàn)“High accuracy inertial sensorsfrom inexpensive components.US Patent，US2003/0187623，Oct2003”中提出了虛擬方法以提高微機(jī)械陀螺的精度。這種方法不同于以前單純改進(jìn)陀螺敏感表頭和接口電路的方法，而是利用多個(gè)低精度陀螺來得到一個(gè)高精度的陀螺，一般稱之為“虛擬陀螺”，即同時(shí)使用多個(gè)硅微機(jī)械陀螺組成陣列，對(duì)同一信號(hào)量進(jìn)行冗余檢測(cè)并輸出多個(gè)量測(cè)值，應(yīng)用多傳感器集成與數(shù)據(jù)融合技術(shù)，設(shè)計(jì)卡爾曼最優(yōu)濾波器對(duì)量測(cè)值進(jìn)行分析和綜合，得到對(duì)輸入角速度的最佳估計(jì)值，從而大大提高“虛擬陀螺”的精度。其技術(shù)實(shí)現(xiàn)過程可簡(jiǎn)要描述為 首先對(duì)用于建立陀螺陣列的四個(gè)低精度微機(jī)械陀螺進(jìn)行角隨機(jī)游走噪聲以及零偏噪聲的特征描述，并建立其卡爾曼狀態(tài)方程 以及量測(cè)方程 Y(t)＝HX(t)+v＝[I4l4]·X+I4[na1，na2，na3，na4]T 在該方法中，將零漂作為濾波對(duì)象，在零角速率輸入的靜態(tài)環(huán)境下，將真實(shí)角速率ω建模為隨機(jī)游走，并由真實(shí)速率驅(qū)動(dòng)白噪聲nω驅(qū)動(dòng)，即b稱為速率隨機(jī)游走，由速率隨機(jī)游走白噪聲nb驅(qū)動(dòng)，即na為角度隨機(jī)游走白噪聲。
根據(jù)陀螺陣列中各單元之間的噪聲統(tǒng)計(jì)相關(guān)性得到這些白噪聲之間的協(xié)方差，進(jìn)而建立卡爾曼濾波系統(tǒng)噪聲方差陣Q和量測(cè)噪聲方差陣R。建立其卡爾曼濾波黎卡蒂微分方程 求解此方程，即可得到對(duì)四個(gè)陀螺的真實(shí)角速度輸出的最優(yōu)估計(jì)，從而有效提高微機(jī)械陀螺的精度。
但是，Bayard等人所提出的虛擬陀螺實(shí)現(xiàn)方法存在以下一些弊端首先，其將真實(shí)角速率建模為隨機(jī)游走缺乏足夠的依據(jù)，并且根據(jù)此建模方法難以獲取其驅(qū)動(dòng)白噪聲nω的方差，進(jìn)而只能主觀設(shè)定卡爾曼濾波系統(tǒng)噪聲陣Q，導(dǎo)致狀態(tài)估計(jì)失準(zhǔn)；其次，此方法不適用于有角速度輸入時(shí)的估計(jì)，即在動(dòng)態(tài)情況下濾波器無法準(zhǔn)確獲得輸入角速度的大小，也無法在動(dòng)態(tài)情況下獲得真實(shí)角速率隨機(jī)游走驅(qū)動(dòng)噪聲nω的方差，從而無法準(zhǔn)確獲得其系統(tǒng)噪聲陣Q以及量測(cè)陣H，導(dǎo)致所建立的狀態(tài)方程和量測(cè)方程失效；最后，其所建立的黎卡蒂微分方程求解相當(dāng)復(fù)雜，傳統(tǒng)的解法無法保證此卡爾曼濾波系統(tǒng)的穩(wěn)定，以致濾波功能常無法實(shí)現(xiàn)。


發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明提出了一種陀螺的虛擬實(shí)現(xiàn)方法，是在動(dòng)態(tài)環(huán)境下使微機(jī)械陀螺精度提高的虛擬實(shí)現(xiàn)方法。
本發(fā)明的技術(shù)方案是 應(yīng)用若干個(gè)微機(jī)械陀螺形成陀螺陣列，對(duì)同一角速度進(jìn)行冗余檢測(cè)；將這些量測(cè)值進(jìn)行差分處理，消除未知真實(shí)角速度對(duì)量測(cè)值的影響；采用間接估計(jì)的方法，即對(duì)微機(jī)械陀螺速率隨機(jī)游走b進(jìn)行估計(jì)，來校正陀螺輸出，從而避免了直接將真實(shí)角速度作為狀態(tài)而難以獲得其隨機(jī)游走驅(qū)動(dòng)噪聲方差的問題；將各個(gè)方程參數(shù)離散化，得到離散型卡爾曼濾波方程，根據(jù)卡爾曼濾波迭代計(jì)算，實(shí)現(xiàn)對(duì)輸入角速度的跟蹤并提高輸出精度。
高精度微機(jī)械陀螺虛擬實(shí)現(xiàn)方法流程如圖1所示，具體包括以下步驟 步驟一使用若干個(gè)分立微機(jī)械陀螺檢測(cè)角速度，通過A/D轉(zhuǎn)換得到各陀螺的角速度量測(cè)值Y1(t)，Y2(t)…YN(t)； 步驟二對(duì)步獲取的各陀螺角速度量測(cè)值Y1(t)，Y2(t)…YN(t)進(jìn)行隨機(jī)誤差建模，將其建模為真實(shí)角速度ω、速率隨機(jī)游走b與角度隨機(jī)游走白噪聲na之和，即Yi＝ω+bi+nai。參考圖2所示，速率隨機(jī)游走b滿足nb為速率隨機(jī)游走驅(qū)動(dòng)白噪聲，其方差單位為rad/sec1.5；角度隨機(jī)游走白噪聲na的方差的單位為rad/sec0.5；根據(jù)圖2所示框圖，將速率隨機(jī)游走白噪聲nb及角度隨機(jī)游走白噪聲na分別乘上時(shí)間標(biāo)度因子

以將誤差源的單位統(tǒng)一到角速率水平，Ts為陀螺信號(hào)采樣周期； 步驟三根據(jù)建立的隨機(jī)誤差模型，將速率隨機(jī)游走b作為狀態(tài)得其中bi代表陀螺陣列中第i個(gè)陀螺的速率隨機(jī)游走，nbi代表第i個(gè)陀螺的速率隨機(jī)游走白噪聲，建立卡爾曼濾波狀態(tài)方程 其中w(t)＝[nb1(t)，nb2(t)…nbN(t)]T為系統(tǒng)激勵(lì)噪聲序列； 步驟四對(duì)步驟一中獲取的各陀螺角速度量測(cè)值Y1(t)，Y2(t)…YN(t)進(jìn)行差分處理，將陀螺II的角速度量測(cè)值Y2(t)減去陀螺I的角速度量測(cè)值Y1(t)，陀螺III的角速度量測(cè)值Y3(t)減去陀螺II的角速度量測(cè)值Y2(t)，以此類推，所得差值為新建立量測(cè)方程的量測(cè)序列Z(t)，以此消除微機(jī)械陀螺誤差模型中未知真實(shí)角速率的影響，得到動(dòng)態(tài)量測(cè)方程

其中H(t)為系統(tǒng)量測(cè)陣， v(t)＝[na2(t)-na1(t)，na3(t)-na2(t)…na1(t)-naN(t)]T為量測(cè)噪聲序列； 步驟五對(duì)步驟一中獲得的各陀螺角速度量測(cè)值Y1(t)，Y2(t)…YN(t)進(jìn)行Allan方差的分析，分別獲得各個(gè)陀螺的速率隨機(jī)游走驅(qū)動(dòng)白噪聲nbi的方差Qbi和角度隨機(jī)游走白噪聲nai的方差Qai； 步驟六根據(jù)步驟三得到的系統(tǒng)激勵(lì)噪聲序列w(t)和步驟四得到的量測(cè)噪聲序列v(t)，其中w(t)＝[nb1(t)，nb2(t)…nbN(t)]T，v(t)＝[na2(t)-na1(t)，na3(t)-na2(t)…na1(t)-naN(t)]T，滿足方程w(t)和v(t)不相關(guān)，q為非負(fù)定陣，r為正定陣；并根據(jù)陀螺陣列陀螺間的相關(guān)性，確定其相關(guān)系數(shù)ρ，獲得陀螺同類噪聲間協(xié)方差，從而獲得系統(tǒng)噪聲協(xié)方差陣q和量測(cè)噪聲協(xié)方差陣r，其中q的對(duì)角線上元素為系統(tǒng)激勵(lì)噪聲序列w(t)的元素即速率隨機(jī)游走驅(qū)動(dòng)白噪聲nbi的方差Qbi，非對(duì)角線元素為系統(tǒng)激勵(lì)噪聲序列元素間即陀螺間速率隨機(jī)游走驅(qū)動(dòng)白噪聲的協(xié)方差

r的對(duì)角線上元素為量測(cè)噪聲序列v(t)的元素的方差非對(duì)角線元素為量測(cè)噪聲序列元素間協(xié)方差； 步驟七將步驟三獲得的卡爾曼濾波狀態(tài)方程與步驟四獲得的卡爾曼濾波量測(cè)方程離散化，得到離散型卡爾曼濾波方程的一步轉(zhuǎn)移陣Фk，k-1和系統(tǒng)噪聲驅(qū)動(dòng)陣Гk，其中其離散卡爾曼濾波方程為并得到離散化后的系統(tǒng)噪聲協(xié)方差陣Qk和量測(cè)噪聲協(xié)方差陣Rk，其中T為卡爾曼濾波周期； 步驟八將步驟四獲得的系統(tǒng)量測(cè)序列Zk，系統(tǒng)量測(cè)陣Hk，步驟七獲得的卡爾曼濾波方程的一步轉(zhuǎn)移陣Фk，k-1，系統(tǒng)噪聲驅(qū)動(dòng)陣Гk，系統(tǒng)噪聲協(xié)方差陣Qk和量測(cè)噪聲協(xié)方差陣Rk輸入卡爾曼濾波模塊進(jìn)行濾波計(jì)算。參照?qǐng)D3，其具體濾波原理是計(jì)算系統(tǒng)一步預(yù)測(cè)估計(jì)均方誤差Pk/k-1和系統(tǒng)狀態(tài)一步預(yù)測(cè)

完成時(shí)間更新，進(jìn)而得到系統(tǒng)濾波增益Kk，從而得到新時(shí)刻的狀態(tài)估計(jì)

及估計(jì)均方誤差Pk，完成量測(cè)的更新。新的狀態(tài)估計(jì)和估計(jì)均方誤差作為下一時(shí)刻計(jì)算的初值，循環(huán)計(jì)算。參照?qǐng)D4，實(shí)現(xiàn)濾波計(jì)算回路和增益計(jì)算回路，得到狀態(tài)估計(jì)

即為速率隨機(jī)游走的最小方差估計(jì)

經(jīng)作差處理模塊，將其從陀螺的角速度量測(cè)值Y1(t)，Y2(t)…YN(t)中濾除，對(duì)其差值求平均得到關(guān)于輸入角速度的最優(yōu)估計(jì)
本發(fā)明的有益效果是由于采用間接估計(jì)的方法，避免了直接將真實(shí)角速度作為狀態(tài)而難以獲得其隨機(jī)游走驅(qū)動(dòng)噪聲方差的問題。對(duì)量測(cè)值的差分處理，實(shí)現(xiàn)了在動(dòng)態(tài)情況下，對(duì)角速度的跟蹤，并提高輸出角速度精度。將各個(gè)方程參數(shù)離散化，得到離散型卡爾曼濾波方程，根據(jù)卡爾曼濾波迭代計(jì)算，避免求解非線性黎卡蒂微分方程。
本陀螺的虛擬實(shí)現(xiàn)方法，實(shí)現(xiàn)對(duì)輸入角速度的跟蹤并提高輸出精度，能將微機(jī)械陀螺精度提高兩倍以上。



圖1陀螺虛擬實(shí)現(xiàn)方法流程圖 圖2微機(jī)械陀螺隨機(jī)誤差模型 圖3本發(fā)明的卡爾曼濾波器原理圖 圖4離散型卡爾曼濾波迭代計(jì)算流程圖
具體實(shí)施例方式 下面結(jié)合附圖和實(shí)施例對(duì)本發(fā)明進(jìn)一步說明。
以三個(gè)微機(jī)械陀螺組成陀螺陣列為例，實(shí)現(xiàn)一個(gè)高精度虛擬陀螺輸出，具體實(shí)施步驟如下 步驟一使用三個(gè)分立微機(jī)械陀螺敏感角速度，通過A/D轉(zhuǎn)換得到各陀螺的角速度量測(cè)值Y1(t)，Y2(t)，Y3(t)； 步驟二對(duì)步驟一中獲取的各陀螺角速度量測(cè)值Y1(t)，Y2(t)，Y3(t)進(jìn)行隨機(jī)誤差建模，即將其建模為真實(shí)角速度ω、速率隨機(jī)游走b與角度隨機(jī)游走白噪聲na之和，即Yi＝ω+bi+nai。參考圖2所示，速率隨機(jī)游走b滿足nb為速率隨機(jī)游走驅(qū)動(dòng)白噪聲，其方差單位為rad/sec1.5；角度隨機(jī)游走白噪聲na方差單位為rad/sec0.5；根據(jù)圖2所示框圖，將速率隨機(jī)游走白噪聲nb及角度隨機(jī)游走白噪聲na分別乘上時(shí)間標(biāo)度因子

以將誤差源的單位統(tǒng)一到角速率水平，Ts為陀螺信號(hào)采樣周期； 步驟三根據(jù)步驟二建立的隨機(jī)誤差模型，將速率隨機(jī)游走b作為狀態(tài)得建立卡爾曼濾波狀態(tài)方程其中w(t)＝[nb1(t)，nb2(t)，nb3(t)]T為系統(tǒng)激勵(lì)噪聲序列； 步驟四對(duì)步驟一中獲取的各陀螺角速度量測(cè)值Y1(t)，Y2(t)，Y3(t)進(jìn)行差分處理，將陀螺II的角速度量測(cè)值Y2(t)減去陀螺I的角速度量測(cè)值Y1(t)，陀螺III的角速度量測(cè)值Y3(t)減去陀螺II的角速度量測(cè)值Y2(t)，陀螺I的角速度量測(cè)值Y1(t)減去陀螺III的角速度量測(cè)值Y3(t)，所得差值為新建立量測(cè)方程的量測(cè)序列Z(t)，以此消除微機(jī)械陀螺誤差模型中未知真實(shí)角速率的影響，得到動(dòng)態(tài)量測(cè)方程

其中H(t)為系統(tǒng)量測(cè)陣，v(t)＝[na2(t)-na1(t)，na3(t)-na2(t)，na1(t)-na3(t)]T為量測(cè)噪聲序列； 步驟五對(duì)步驟一中獲得的各陀螺角速度量測(cè)值Y1(t)，Y2(t)，Y3(t)進(jìn)行Allan方差的分析，分別獲得各個(gè)陀螺的速率隨機(jī)游走驅(qū)動(dòng)白噪聲nbi的方差Qbi和角度隨機(jī)游走白噪聲nai的方差Qai； 步驟六根據(jù)步驟三得到的系統(tǒng)激勵(lì)噪聲序列w(t)和步驟四得到的量測(cè)噪聲序列v(t)，w(t)＝[nb1(t)，nb2(t)，nb3(t)]T，v(t)＝[na2(t)-na1(t)，na3(t)-na2(t)，na1(t)-na3(t)]T，滿足方程w(t)和v(t)不相關(guān)，q為非負(fù)定陣，r為正定陣；并根據(jù)陀螺陣列陀螺間的相關(guān)性，確定其相關(guān)系數(shù)ρ，獲得陀螺同類噪聲間協(xié)方差，從而獲得系統(tǒng)激勵(lì)噪聲協(xié)方差陣q和系統(tǒng)量測(cè)噪聲協(xié)方差陣r，其中q的對(duì)角線上元素為系統(tǒng)激勵(lì)噪聲序列w(t)的元素即速率隨機(jī)游走驅(qū)動(dòng)白噪聲nbi的方差Qbi，非對(duì)角線元素為系統(tǒng)激勵(lì)噪聲序列元素間即陀螺間速率隨機(jī)游走驅(qū)動(dòng)白噪聲的協(xié)方差

r的對(duì)角線上元素為系統(tǒng)量測(cè)噪聲序列v(t)的元素的方差非對(duì)角線元素為系統(tǒng)量測(cè)噪聲序列元素間協(xié)方差； 步驟七將步驟三獲得的卡爾曼濾波狀態(tài)方程與步驟四獲得的卡爾曼濾波量測(cè)方程離散化，得離散卡爾曼濾波方程得到離散型卡爾曼濾波方程的一步轉(zhuǎn)移陣Фk，k-1＝I3和系統(tǒng)噪聲驅(qū)動(dòng)陣Гk＝T·I3。并得到離散化后的系統(tǒng)噪聲協(xié)方差陣Qk和量測(cè)噪聲協(xié)方差陣Rk，其中T為卡爾曼濾波周期； 步驟八將步驟四獲得的系統(tǒng)量測(cè)序列Zk，系統(tǒng)量測(cè)陣Hk，步驟七獲得的卡爾曼濾波方程的一步轉(zhuǎn)移陣Фk，K-1，系統(tǒng)噪聲驅(qū)動(dòng)陣Гk，系統(tǒng)激勵(lì)噪聲協(xié)方差陣Qk和量測(cè)噪聲協(xié)方差陣Rk輸入卡爾曼濾波模塊進(jìn)行濾波計(jì)算。參照?qǐng)D3，其具體濾波原理是計(jì)算系統(tǒng)一步預(yù)測(cè)估計(jì)均方誤差Pk/k-1和系統(tǒng)狀態(tài)一步預(yù)測(cè)

完成時(shí)間更新，進(jìn)而得到系統(tǒng)濾波增益Kk，從而得到新時(shí)刻的狀態(tài)估計(jì)

及估計(jì)均方誤差Pk，完成量測(cè)的更新。新的狀態(tài)估計(jì)和估計(jì)均方誤差作為下一時(shí)刻計(jì)算的初值，循環(huán)計(jì)算。參照?qǐng)D4，實(shí)現(xiàn)濾波計(jì)算回路和增益計(jì)算回路，得到狀態(tài)估計(jì)

即為速率隨機(jī)游走的最小方差估計(jì)

經(jīng)作差處理模塊，將其從陀螺的角速度量測(cè)值Y1(t)，Y2(t)，Y3(t)中濾除，并將三個(gè)求減結(jié)果求平均，有效抑制系統(tǒng)量測(cè)白噪聲na，間接得到關(guān)于輸入角速度的最優(yōu)估計(jì)
通過實(shí)驗(yàn)，三個(gè)偏置穩(wěn)定性為60deg/hr的微機(jī)械陀螺，經(jīng)卡爾曼濾波后，得到一個(gè)偏置穩(wěn)定性為26deg/hr的虛擬陀螺，精度得到明顯改善。
權(quán)利要求
1.一種陀螺的虛擬實(shí)現(xiàn)方法，其特征在于即通過對(duì)若干個(gè)分立微機(jī)械陀螺的角速度量測(cè)值進(jìn)行處理，得到一個(gè)高精度的角速度輸出，其虛擬實(shí)現(xiàn)過程包括以下步驟
步驟一使用若干個(gè)分立微機(jī)械陀螺檢測(cè)角速度，通過A/D轉(zhuǎn)換得到各陀螺的角速度量測(cè)值Y1(t)，Y2(t)…YN(t)；
步驟二對(duì)獲取的各陀螺角速度量測(cè)值Y1(t)，Y2(t)…YN(t)進(jìn)行隨機(jī)誤差建模；
步驟三根據(jù)隨機(jī)誤差模型，以各個(gè)陀螺的速率隨機(jī)游走b作為卡爾曼濾波對(duì)象，建立卡爾曼濾波狀態(tài)方程，并獲得系統(tǒng)激勵(lì)噪聲序列w(t)；
步驟四對(duì)步驟一中獲取的各陀螺角速度量測(cè)值Y1(t)，Y2(t)…YN(t)進(jìn)行差分處理，得到卡爾曼濾波量測(cè)方程，并獲得系統(tǒng)量測(cè)序列Z(t)、系統(tǒng)量測(cè)陣H(t)和量測(cè)噪聲序列v(t)；
步驟五對(duì)步驟一中獲得的各陀螺角速度量測(cè)值Y1(t)，Y2(t)…YN(t)進(jìn)行Allan方差的分析，分別獲得各陀螺的速率隨機(jī)游走驅(qū)動(dòng)白噪聲nbi的方差Qbi和角度隨機(jī)游走白噪聲nai的方差Qai；
步驟六根據(jù)步驟三得到的系統(tǒng)激勵(lì)噪聲序列w(t)和步驟四得到的量測(cè)噪聲序列v(t)，使其滿足方程并由陀螺陣列陀螺間的相關(guān)性確定其相關(guān)系數(shù)ρ，從而獲得系統(tǒng)噪聲協(xié)方差陣q和量測(cè)噪聲協(xié)方差陣r，其中q的對(duì)角線上元素為系統(tǒng)激勵(lì)噪聲序列w(t)的元素即速率隨機(jī)游走驅(qū)動(dòng)白噪聲nbi的方差Qbi，非對(duì)角線元素為系統(tǒng)激勵(lì)噪聲序列元素間即陀螺間速率隨機(jī)游走驅(qū)動(dòng)白噪聲nbi間的協(xié)方差
r的對(duì)角線上元素為量測(cè)噪聲序列v(t)的元素的方差
非對(duì)角線元素為量測(cè)噪聲序列v(t)元素間協(xié)方差；
步驟七將步驟三獲得的卡爾曼濾波狀態(tài)方程與步驟四獲得的卡爾曼濾波量測(cè)方程離散化，得到離散型卡爾曼濾波方程的一步轉(zhuǎn)移陣中Φk，k-1，系統(tǒng)噪聲驅(qū)動(dòng)陣Γk，量測(cè)序列Zk和量測(cè)陣Hk，以及離散化后的系統(tǒng)噪聲協(xié)方差陣Qk和量測(cè)噪聲協(xié)方差陣Rk；
步驟八將步驟四獲得的系統(tǒng)量測(cè)序列Zk，系統(tǒng)量測(cè)陣Hk，步驟七獲得的卡爾曼濾波方程的一步轉(zhuǎn)移陣Φk，k-1，系統(tǒng)噪聲驅(qū)動(dòng)陣Γk，系統(tǒng)噪聲協(xié)方差陣Qk和量測(cè)噪聲協(xié)方差陣Rk輸入卡爾曼濾波模塊進(jìn)行濾波計(jì)算，實(shí)現(xiàn)濾波計(jì)算回路和增益計(jì)算回路，得到狀態(tài)估計(jì)
，即為速率隨機(jī)游走b的最小方差估計(jì)
，將其從陀螺的角速度量測(cè)值Y1(t)，Y2(t)…YN(t)中濾除，對(duì)其差值求平均得到一個(gè)高精度的角速度輸出
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的陀螺的虛擬實(shí)現(xiàn)方法，其特征在于所述的步驟二的隨機(jī)誤差建模是將陀螺的角速度量測(cè)值Y1(t)，Y2(t)…YN(t)建模為真實(shí)角速度ω、速率隨機(jī)游走b與角度隨機(jī)游走白噪聲na之和，即Yi＝ω+bi+nai，速率隨機(jī)游走b滿足nb為速率隨機(jī)游走驅(qū)動(dòng)白噪聲，其方差單位為rad/sec1.5；角度隨機(jī)游走白噪聲na的方差單位為rad/sec0.5；將速率隨機(jī)游走白噪聲nb及角度隨機(jī)游走白噪聲na分別乘上時(shí)間標(biāo)度因子
，以將誤差源的單位統(tǒng)一到角速率水平，TS為陀螺信號(hào)采樣周期。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的陀螺的虛擬實(shí)現(xiàn)方法，其特征在于，所述的步驟三的將速率隨機(jī)游走b作為卡爾曼濾波對(duì)象建立卡爾曼濾波狀態(tài)方程的過程是將速率隨機(jī)游走b作為狀態(tài)得X(t)i＝bi，i＝0～N，其中bi代表陀螺陣列中第i個(gè)陀螺的速率隨機(jī)游走，nbi代表第i個(gè)陀螺的速率隨機(jī)游走白噪聲，建立卡爾曼濾波狀態(tài)方程其中w(t)＝[nb1(t)，nb2(t)…nbN(t)]T為系統(tǒng)激勵(lì)噪聲序列。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的陀螺的虛擬實(shí)現(xiàn)方法，其特征在于，所述的步驟四的差分處理過程是將陀螺II的角速度量測(cè)值Y2(t)減去陀螺I的角速度量測(cè)值Y1(t)，陀螺III的角速度量測(cè)值Y3(t)減去陀螺II的角速度量測(cè)值Y2(t)，以此類推，所得差值為新建立量測(cè)方程的量測(cè)序列Z(k)，得到動(dòng)態(tài)量測(cè)方程
其中H(t)為系統(tǒng)量測(cè)陣，v(t)＝[na2(t)-na1(t)，na3(t)-na2(t)…na1(t)-naN(t)]T為量測(cè)噪聲序列。
全文摘要
本發(fā)明涉及一種陀螺的虛擬實(shí)現(xiàn)方法，可適用于動(dòng)態(tài)環(huán)境下微機(jī)械陀螺精度提高的虛擬實(shí)現(xiàn)方法。應(yīng)用若干個(gè)微機(jī)械陀螺形成陀螺陣列，對(duì)同一角速度進(jìn)行冗余檢測(cè)。為了克服現(xiàn)有發(fā)明中難以跟蹤輸入角速度的問題，將這些檢測(cè)值進(jìn)行差分處理，消除未知真實(shí)角速度對(duì)量測(cè)值的影響。采用間接估計(jì)的方法，即對(duì)微機(jī)械陀螺速率隨機(jī)游走進(jìn)行估計(jì)，來校正陀螺輸出，從而避免了直接將真實(shí)角速度作為狀態(tài)而難以獲得其隨機(jī)游走驅(qū)動(dòng)噪聲方差的問題。將各個(gè)方程參數(shù)離散化，得到離散型卡爾曼濾波方程，根據(jù)卡爾曼濾波迭代計(jì)算，避免求解非線性黎卡蒂微分方程。本陀螺的虛擬實(shí)現(xiàn)方法，實(shí)現(xiàn)對(duì)輸入角速度的跟蹤并提高輸出精度，能將微機(jī)械陀螺精度提高兩倍以上。
文檔編號(hào)G01C19/00GK101144719SQ20061010456
公開日2008年3月19日 申請(qǐng)日期2006年9月13日 優(yōu)先權(quán)日2006年9月13日
發(fā)明者常洪龍, 鵬 張, 敏 胡, 苑偉政 申請(qǐng)人:西北工業(yè)大學(xué)