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  • 简介:小型移动机器人在未知环境下运行,陀螺所受噪声干扰无法建立有效的数学模型,需要仅从观测信号中把噪声去除,并估计出原始信号,根据该特点提出一种微机电陀螺信号均衡迭代反卷积算法。该算法利用横向滤波器对陀螺信号进行反卷积运算,使用贝叶斯方法对信号进行估计,建立了误差函数并与LMS算法组合,实现了均衡器参数的自动调整,在小型移动机器人上进行了算法实验验证。实验结果表明,该算法可以有效分离角速度信号与噪声信号,其噪声信号幅值减小约10倍,移动机器人运行275.41s抵达终点的偏航角误差从13°下降到1.46°。

  • 标签: 移动机器人 MEMS陀螺 盲均衡 反卷积 滤波器
  • 简介:多路径误差是北斗导航定位系统高精度动态监测的主要误差源。针对北斗导航定位系统多路径误差的特性,结合广义特征值源分离方法的优势,提出一种基于参考信号的广义特征值源分离算法来削弱多路径效应的影响。首先将前一天的原始坐标残差序列通过奇异谱分析方法进行去噪,其结果作为初始参考信号;然后将当天的原始坐标残差序列进行经验模式分解方法分解,分解得到的IMF分量作为虚拟观测数据,利用广义特征值源分离算法获取当天多路径误差信号;最后,利用仿真数据和连续10天的实际观测数据进行试验分析,结果表明利用该方法建立的多路径误差改正模型能有效地了削弱多路径的影响,北、东、天三个方向精度分别提高了78.8%、35.3%、90.1%。提出的模型在一定程度上解决了固定多路径模型随着时间推移重复性减小且有效性降低的问题。

  • 标签: 经验模式分解 广义特征值 盲源分离 多路径误差 北斗定位系统 动态监测