SSA组合渐消卡尔曼滤波的振动噪声抑制方法

摘要

针对微机电系统（MEMS）加速度计测量中外界振动噪声和机动加速度扰动，导致车载导航系统中姿态解算精度低的问题，提出一种基于奇异谱分析（SSA）结合渐消卡尔曼滤波（FKF）的姿态估计方法。先对加速度数据进行SSA预处理，提取原始信号的趋势项和噪声项，再采用FKF算法将SSA预处理的加速度信号与陀螺仪信号融合输出估计的姿态。通过仿真实验对比，结果表明：SSA-FKF算法与传统的卡尔曼滤波算法（KF）相比，对俯仰角和横滚角的估计精度分别提高了40%和63.16%,SSA-FKF解算不仅能够提高外界振动时姿态解算精度，也能消除机动加速度干扰。

关键词

MEMS加速度计 / 奇异谱分析 / 渐消因子卡尔曼滤波 / 姿态估计 / 振动噪声