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申请/专利权人：长光卫星技术股份有限公司
摘要：本发明涉及一种基于自适应卡尔曼滤波算法的MEMS陀螺滤波方法，包括以下步骤：步骤一：建立卡尔曼滤波器的状态方程和测量方程；步骤二：根据MEMS陀螺的静态角速度数据计算得到卡尔曼滤波算法的测量噪声方差阵，及迭代计算得到卡尔曼滤波算法的过程噪声方差阵；步骤三：利用卡尔曼滤波算法对MEMS陀螺的数据进行滤波；步骤四：根据滤波结果计算过程噪声方差阵的迭代系数，返回步骤二，对过程噪声方差阵进行更新迭代，直至完成MEMS陀螺的数据滤波。本发明的滤波方法对模型精度要求不高，可以自主迭代计算过程噪声方差阵，能够有效降低MEMS陀螺的随机噪声，实时提高MEMS陀螺动态数据输出精度，从而提高卫星的姿态稳定度。
主权项：1.一种基于自适应卡尔曼滤波算法的MEMS陀螺滤波方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：根据MEMS陀螺的数据采集周期建立卡尔曼滤波器的状态方程和测量方程；步骤二：获取所述MEMS陀螺的静态角速度数据，根据所述静态角速度数据计算得到卡尔曼滤波算法的测量噪声方差阵Rk，以及使用公式进行迭代计算得到卡尔曼滤波算法的过程噪声方差阵Qk，其中为过程噪声方差阵Qk在k时刻的估计值，αk为迭代系数，在第一次运算时给任意值，α0取1；步骤三：利用所述卡尔曼滤波算法对所述MEMS陀螺的数据进行滤波；步骤四：根据步骤三得到的滤波结果计算所述过程噪声方差阵Qk的迭代系数，然后返回步骤二，对所述过程噪声方差阵Qk进行更新迭代，直至完成所述MEMS陀螺的数据滤波；根据步骤三得到的滤波结果计算所述过程噪声方差阵的迭代系数包括以下步骤：步骤四一：计算更新序列： 其中，Zk为卡尔曼滤波器的测量方程，Hk为观测矩阵，为卡尔曼滤波状态一步预测量；步骤四二：通过一阶低通滤波器对所述更新序列的平方和进行滤波，得到 其中，b＝2·π·fc·ΔT，ΔT为数据采集周期，fc为一阶低通滤波器截止频率，取值范围界于系统带宽和陀螺奈奎斯特频率之间；步骤四三：计算所述过程噪声方差阵Qk的迭代系数，计算公式如下： 其中，trace为求矩阵的迹，Pkk-1为卡尔曼一步预测误差方差阵。
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