Применение расширенного фильтра Калмана для калибровки инерциальных датчиков

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorКостюк, А. Ю.
dc.contributor.authorЛакоза, Сергей Леонидович
dc.contributor.authorKostyuk, O. Y.
dc.contributor.authorLakoza, S. L.
dc.date.accessioned2013-08-14T08:05:05Z
dc.date.available2013-08-14T08:05:05Z
dc.date.issued2012
dc.description.abstractenLarge amount of works are sanctified to problem of sensor’s calibration in modern literature. These works use determined signal model and doesn’t take into account stochastic characteristics. In this article it is suggested to use stochastic signal’s characteristics for improvement calibration process. Noise composition is determined by means of Allan variation. The estimated noise sources are included into the Kalman filter using form filter. In order that to form this model, the different types of noise must be expressed in form of differential equations. Used stochastic models of signal noise constituents (quantization noise, random walk, flicker noise, ramp noise, white noise) are shown in the article. Detailed algorithm of optimal Kalman filtration is described for inertial sensors calibration. The extended Kalman filter was applied for calibration accelerometer’s block; it gave winning in convergence speed of calibration coefficients, with an absolute error at the level of ADC noises.uk
dc.description.abstractruВ современной литературе вопросам калибровки посвящено множество работ, эти работы используют только детерминированную модель сигнала и не учитывают его случайной составляющей. В данной статье предлагается учитывать стохастические характеристики сигналов для улучшения процесса калибровки. Состав шумов определяется с помощью вариации Аллана. Оцененные источники шума вводятся в фильтр Калмана с помощью применения формирующего фильтра. Для того, чтобы сформировать эту модель, различные типы шума необходимо выразить в виде дифференциальных уравнений. В статье приведены используемые стохастические модели шумовых составляющих сигнала (шум квантования, случайное блуждание нуля, фликкер-шум, шум ухода, белый шум). Детально описан алгоритм оптимальной калмановской фильтрации для калибровки инерциальных датчиков. Расширенный фильтр Калмана был применен для калибровки блока акселерометров, это дало выигрыш в скорости сходимости калибровочных коэффициентов, при абсолютной погрешности на уровне шумов АЦП.uk
dc.description.abstractukУ сучасній літературі питанням калібрування присвячено безліч робіт, ці роботи використовують тільки детерміновану модель сигналу і не враховують його випадкової складової. У даній статті пропонується враховувати стохастичні характеристики сигналів для поліпшення процесу калібрування. Склад шумів визначається за допомогою варіації Аллана. Оцінені джерела шуму вводяться у фільтр Калмана за допомогою застосування формуючого фільтра. Для формування цієї моделі різні типи шуму необхідно виразити у вигляді диференціальних рівнянь. У статті наведено використані стохастичні моделі шумових складових сигналу (шум квантування, випадкове блукання нуля, флікер-шум, шум дрейфу, білий шум). Детально описаний алгоритм оптимальної калманівської фільтрації для калібрування інерціальних датчиків. Розширений фільтр Калмана був застосований для калібрування блоку акселерометрів, що дало виграш в швидкості збіжності калібрувальних коефіцієнтів, при абсолютній похибці на рівні шумів АЦП.uk
dc.format.pagerangeС. 10-17uk
dc.identifier.citationКостюк А. Ю. Применение расширенного фильтра Калмана для калибровки инерциальных датчиков / Костюк А. Ю., Лакоза С. Л. // Вісник НТУУ «КПІ». Приладобудування : збірник наукових праць. – 2012. – Вип. 43. – С. 10–17. – Бібліогр.: 5 назв.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/3468
dc.language.isoruuk
dc.publisherНТУУ "КПІ"uk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.sourceВісник НТУУ «КПІ». Приладобудування: збірник наукових працьuk
dc.status.pubpublisheduk
dc.subjectкалибровкаru
dc.subjectвариация Аланаr
dc.subjectфильтр Калманаru
dc.subjectинерциальный датчикru
dc.subjectкалібруванняuk
dc.subjectваріація Аланаuk
dc.subjectфільтр Калманаuk
dc.subjectінерційних датчикuk
dc.subjectcalibrationen
dc.subjectAllan varianceen
dc.subjectthe Kalman filteren
dc.subjectthe inertial sensoren
dc.subject.udc531.383uk
dc.titleПрименение расширенного фильтра Калмана для калибровки инерциальных датчиковuk
dc.title.alternativeЗастосування розширеного фільтра Калмана для калібрування інерціальних датчиківuk
dc.title.alternativeExtended Kalman filter application for inertial sensors calibrationuk
dc.typeArticleuk
thesis.degree.level-uk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
razd_2_2.pdf
Розмір:
271.43 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
1.71 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Вісник НТУУ «КПІ». Приладобудування: збірник наукових праць, Вип. 43