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針對MEMS陀螺儀精度不高、隨機噪聲復雜的問題，研究了某MEMS陀螺儀的隨機漂移模型。應(yīng)用時問序列分析方法，采用AR(1)模型對經(jīng)過預處理的MEMS陀螺儀測量數(shù)據(jù)噪聲進行建模，進而基于該AR模型并采用狀態(tài)擴增法設(shè)計Kalman濾波器。速率試驗和搖擺試驗仿真結(jié)果表明，在靜態(tài)和恒定角速率條件下，采用該算法濾波后的MEMS陀螺儀的誤差均值和標準差都比濾波前有了明顯的降低。針對搖擺基座下該算法隨擺動幅度的增大效果變差的問題，從提高采樣率和選擇自適應(yīng)Kalman濾波2個方面對算法進行改進．仿真結(jié)果表明，2種方法都能改善濾波效果，然而考慮到系統(tǒng)采樣頻率和CPU計算速度的限制，自適應(yīng)濾波有更高的實用性。
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