MEMS陀螺仪多尺度集成滤波方法研究开题报告

1. 研究目的与意义（文献综述包含参考文献）

1.1研究背景意义近年来，微机械（micro-electro-mechanical system，mems）陀螺仪作为惯性领域一个十分重要的分支，由于其具有成本低、尺寸小、重量轻、可靠性高等优点，获得了长足的发展，广泛应用于消费电子、汽车、生物医学、环境监控、导弹制导等领域[1]。

mems陀螺仪是利用 coriolis 原理，将旋转物体的角速度转换成与角速度成正比的直流电压信号，其核心部件通过掺杂技术、光刻技术、腐蚀技术、liga技术、封装技术等批量生产的。

按照精度的不同，mems惯性传感器可以分为低、中、高三种等级，其中低精度mems惯性传感器主要应用于消费电子类产品，中精度mems惯性传感器主要应用于工业级及汽车级产品，而高精度的mems惯性传感器多应用于军用级和宇航级产品[2]。

2. 研究的基本内容、问题解决措施及方案

2.1该课题以低成本mems陀螺仪为研究对象，利用频谱分析技术识别典型运动工况下有用信号的频谱范围,并设计并且研究陀螺仪信号的随机误差的建模和补偿方法，以此提高mems陀螺仪的测量输出精度。

具体要求如下：1. 介绍mems陀螺仪的测量原理2. 融合小波分解、小波包分解、线性前向滤波等技术，提出mems陀螺仪多尺度集成滤波算法3．开展实车实验采集数据，验证算法的有效性4. 基于科学原理, 采用科学方法，对mems惯性器件的数据进行滤波，消除测量数据中的误差2.2本课题拟采用的研究工具：硬件：电脑一台；三轴mems陀螺仪一台；元器件若干；软件：windows系统软件、matlab数据处理等专用工具；所搭建的硬件系统能够进行实验，采用的建模方法技术可行，能够提高mems陀螺仪的输出精度。

2.3本课题拟采用的研究手段：1.通过搭建mems陀螺仪信号采集系统，对陀螺仪信号数据的系统误差和随机误差进行采集和分析2. 学习时间序列分析建模方法，并运用时间序列分析建模方法对所采集到的陀螺仪信号数据的随机误差和系统误差进行建模处理。