孙淑光，王天游，程 鹏, 贾昌磊

(中国民航大学，天津 300300)



MEMS惯性传感器随机误差分析与去噪研究

孙淑光，王天游，程 鹏, 贾昌磊

(中国民航大学，天津 300300)

针对MEMS传感器中存在的误差，采用Allan方差法分析法分析其存在的误差类型，并通过改进小波阈值函数、调整分解尺度观察存在的误差项在去噪前后的变化，探究各误差项与阈值函数、分解尺度之间存在的关系，从而有针对性地对MEMS惯性传感器中存在的特定随机误差进行降噪;结果表明：几类改进阈值函数对角(速)度随机游走的抑制效果与软、硬阈值函数无明显差异，效果并不理想；不同的尺度分解可以去除不同的误差项，从而提高MEMS传感器精度。

MEMS惯性传感器；随机误差；Allan方差；小波阈值去噪

0 引言

MEMS惯性传感器由于体积小、成本低、能耗小、可靠性高、响应时间短等特点，在低成本惯性导航系统中得到了广泛的应用[1]。通过对惯性传感器输出的角速度和加速度进行积分获得载体的位置、速度和姿态信息[2]，但由于传感器输出信号中存在量化噪声、角度随机游走、零偏不稳定性、角速率随机游走及速率斜坡等误差[3]，这些误差在积分过程中的累积会导致惯导系统输出精度随时间的增长而降低，因此必须对这些误差进行分析和去噪。Allan方差在分析MEMS传感器误差方面有显著的优势，它能够有效地识别各项误差源，并对误差项系数进行估计[4]。

D.L.Donoho在1995年提出小波阈值去噪法，该方法因其简单有效得到了广泛的应用。但该方法所使用的软、硬阈值函数存在