收稿日期：２０２２－１２－１３．基金项目：国家自然科学基金项目（６１９０１０６９）；重庆市教委基础研究项目（ＫＪＱＮ２０２０００６０５）．＊通信作者：刘宇Ｅ－ｍａｉｌ：ｌｉｕｙｕ＠ｃｑｕｐｔ．ｅｄｕ．ｃｎＭＥＭＳ和ＭＯＥＭＳ技术专题ＤＯＩ：１０．１６８１８／ｊ．ｉｓｓｎ１００１－５８６８．２０２２１２１３０１基于最小均方和扩展卡尔曼滤波的ＩＭＵ降噪方法刘宇＊，梁钜阳，陈燕萍，彭慧，贺光瑞（重庆邮电大学自主导航与微系统重庆市重点实验室，重庆４０００６５）摘要：针对车体振动影响微机电系统惯性测量单元（ＭＥＭＳＩＭＵ）航向精度问题，提出了一种能有效抑制振动噪声从而提升航向精度与稳定性的方法。首先，采用最小均方法对数据进行前端预处理，以提升信噪比；然后，利用加速度计与陀螺仪的互补特性滤除陀螺仪的零偏噪声；最后，采用扩展卡尔曼滤波进一步滤波。总计４ｈ的现场实验结果表明：ＩＭＵ受载体振动影响较小，航向的精度与稳定性得到提升；其中，在大角度机械运动后的相对航向误差为３．０８°，静止时的航向方差为２．４４×１０－５。关键词：微机电系统；惯性测量单元；航向；振动噪声中图分类号：ＴＮ７１３；ＴＢ５３５文章编号：１００１－５８６８（２０２２）０６－１０８７－０５ＩＭＵＤｅ－ＮｏｉｓｉｎｇＭｅｔｈｏｄＢａｓｅｄｏｎＬｅａｓｔＭｅａｎＳｑｕａｒｅＡｌｇｏｒｉｔｈｍａｎｄＥｘｔｅｎｄｅｄＫａｌｍａｎＦｉｌｔｅｒＬＩＵＹｕ，ＬＩＡＮＧＪｕｙａｎｇ，ＣＨＥＮＹａｎｐｉｎｇ，ＰＥＮＧＨｕｉ，ＨＥＧｕａｎｇｒｕｉ（ＣｈｏｎｇｑｉｎｇＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＡｕｔｏｎｏｍｏｕｓＮａｖｉｇａｔｉｏｎａｎｄＭｉｃｒｏｓｙｓｔｅｍｓ，ＣｈｏｎｇｑｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＰｏｓｔｓａｎｄＴｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ，Ｃｈｏｎｇｑｉｎｇ４０００６５，ＣＨＮ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＡｉｍｉｎｇａｔｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｔｈａｔｖｅｈｉｃｌｅｖｉｂｒａｔｉｏｎａｆｆｅｃｔｓｔｈｅｈｅａｄｉｎｇａｃｃｕｒａｃｙｏｆＭＥＭＳＩＭＵ，ａｍｅｔｈｏｄｔｈａｔｃａｎｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙｓｕｐｐｒｅｓｓｖｉｂｒａｔｉｏｎｎｏｉｓｅａｎｄｉｍｐｒｏｖｅｈｅａｄｉｎｇａｃｃｕｒａｃｙａｎｄｓｔａｂｉｌｉｔｙｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｆｉｒｓｔｌｙ，ｔｈｅｍｉｎｉｍｕｍｍｅａｎｍｅｔｈｏｄｗａｓｕｓｅｄｔｏｐｒｅｐｒｏ...
