【CN109798920A】基于改进EMD的MEMS陀螺随机误差建模滤波方法【专利】

(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910119366.3
(22)申请日 2019.02.18
(71)申请人 兰州交通大学
地址 730000 甘肃省兰州市安宁区安宁西
路118号
申请人 陈光武
(72)发明人 陈光武　刘洋　杨菊花　程鉴皓　
(74)专利代理机构 北京智客联合知识产权代理
事务所(特殊普通合伙)
11700
代理人 李戍
(51)Int.Cl.
G01C 25/00(2006.01)
G06K 9/62(2006.01)
G06F 17/18(2006.01)
(54)发明名称
基于改进EMD的MEMS陀螺随机误差建模滤波
方法
(57)摘要
本发明公开了一种基于改进EMD的MEMS陀螺
随机误差建模滤波方法，包括：使用EMD算法在原
始信号中提取IMF分量；基于提取的所述IMF分量
进行建模；对建模得到的模型进行Kalman滤波，
对MEMS陀螺随机误差进行实时补偿。

以实现提高
MEMS陀螺仪的测量精确的优点。

权利要求书2页 说明书7页 附图3页CN 109798920 A 2019.05.24
C N 109798920
A
1.一种基于改进EMD的MEMS陀螺随机误差建模滤波方法，其特征在于，包括：
使用EMD算法在原始信号中提取IMF分量；
基于提取的所述IMF分量进行建模；
对建模得到的模型进行Kalman滤波，对MEMS陀螺随机误差进行实时补偿。

2.根据权利要求1所述的基于改进EMD的MEMS陀螺随机误差建模滤波方法，其特征在于，所述使用EMD算法在原始信号中提取IMF分量，包括：
用EMD算法将原始信号分解为多个IMF和非随机项之和；
计算多个IMF的自相关函数，提取出主要含噪的IMF分量。

3.根据权利要求2所述的基于改进EMD的MEMS陀螺随机误差建模滤波方法，其特征在于，所述基于提取的所述IMF分量进行建模，包括：
对提取的IMF分量进行平稳性和正态性检验。

4.根据权利要求3所述的基于改进EMD的MEMS陀螺随机误差建模滤波方法，其特征在于，所述使用EMD算法在原始信号中提取IMF分量的步骤之前，还包括：
将测量到的陀螺随机数据表示为：
y(n)＝r(n)+x(n)，
式中，r(n)为非随机项，包括趋势项和周期性；而x(n)为随机项，y(n)为陀螺随机数据；基于表达式获取原始信号。

5.根据权利要求4所述的基于改进EMD的MEMS陀螺随机误差建模滤波方法，其特征在于，
所述使用EMD算法在原始信号中提取IMF分量中，提取的IMF必须满足以下两个条件：在整个序列上，极值点和过零点的个数必须相同或者最多相差一个；
在每一个点上，上包络线和下包络线的平均值为零。

6.根据权利要求5所述的基于改进EMD的MEMS陀螺随机误差建模滤波方法，其特征在于，所述使用EMD算法在原始信号中提取IMF分量中，所述EMD算法具体包括：
设y(t)为原始信号，首先找出该信号的所有极大值点和极小值点，得到多个极值点；对所述多个极值点分别进行三次样条插值，从而形成上包络线a(t)和下包络线b(t)，以保证所有的极值点在这两条包络线之间；
计算两条包络线的均值，并定义原始信号和均值的差值，并判断差值是否满足IMF的两个条件；
从而将原始信号分为n个IMF分量和非随机项之和：
imf i 为本征模态函数，r n 为非随机项，n为自然数。

7.根据权利要求6所述的基于改进EMD的MEMS陀螺随机误差建模滤波方法，其特征在于，
所述计算多个IMF的自相关函数，提取出主要含噪的IMF分量，包括：
根据自相关函数的函数值在零点处最大，其余点的函数值迅速衰减到零，呈现出弱相关性；而对于有用信号主导的数据序列，虽然自相关函数值也是零点处最大，但其他点的函数值并非迅速衰减到零，而是缓慢下降、存在一定规律的变化，呈现出强相关性的特性对IMF分量进行筛选分类。

权　利　要　求　书1/2页2CN 109798920 A。