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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2018.10
- 수록면
- 762 - 766 (5page)
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The accuracy of MEMS inertial sensors is affected by stochastic errors. The stochastic error of a MEMS inertial gyro consists of high frequency and low frequency components. Low frequency part is characterized by correlated noise and can be modeled by means of random process error model while the high frequency part cannot due to its white noise characteristics. An integrated method of wavelet de-noising and time series analysis is proposed in this paper: First, wavelet de-noising is employed to dispose of the high frequency noise and then time series analysis combined with Sage-Husa adaptive Kalman filter is utilized to eliminate the low frequency noise. An experiment using IMU ADIS16445 is conducted. Through Allan variance analysis, two main random noise parameters are notably diminished by almost 10 times. Results show that this proposed method is effective in suppressing MEMS gyro stochastic noise.
목차
Abstract
1. INTRODUCTION
2. KALMAN FILTER AND WAVELET DE-NOISING
3. EXPERIMENT AND ANALYSIS
4. CONCLUSION
REFERENCES
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