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MEMS惯性器件误差分析与补偿方法研究

摘要第6-7页
Abstract第7页
第1章 绪论第11-19页
    1.1 课题来源及研究意义第11-12页
    1.2 国内外微惯性器件的发展与现状第12-17页
        1.2.1 硅微陀螺仪的研究与发展第12-14页
        1.2.2 硅微加速度计的研究与发展第14-15页
        1.2.3 微惯性测量单元的发展及研究现状第15-17页
    1.3 论文主要研究内容及结构安排第17-19页
第2章 MEMS器件系统误差分析及标定补偿第19-36页
    2.1 MEMS惯性器件系统误差分析第19-21页
        2.1.1 零偏与标度因数误差第19-20页
        2.1.2 安装误差第20-21页
        2.1.3 比力有关项第21页
        2.1.4 温度误差第21页
    2.2 低成本MIMU惯性器件与测试设备第21-24页
        2.2.1 实验室自制MEMS MIMU第22页
        2.2.2 MIMU测试设备第22-23页
        2.2.3 MIMU数据采集系统第23-24页
    2.3 MEMS惯性器件系统误差模型的建立与解算第24-28页
        2.3.1 硅MEMS加速度计误差模型建立第24-25页
        2.3.2 建立硅微陀螺仪误差模型第25-26页
        2.3.3 MEMS模型系数的解算第26-28页
    2.4 常温下MEMS惯性器件标定试验过程第28-31页
        2.4.1 硅微加速度计静态试验第29-30页
        2.4.2 硅微陀螺仪动态试验第30-31页
    2.5 标定与补偿结果分析第31-35页
        2.5.1 硅微加速计标补结果第31-33页
        2.5.2 硅微陀螺仪标补结果第33-35页
    2.6 本章小结第35-36页
第3章 基于神经网络的MIMU全温补偿方法第36-50页
    3.1 MEMS惯性器件全温测试第36-39页
        3.1.1 温度测试结果分析第37-38页
        3.1.2 MEMS器件温度误差模型第38-39页
    3.2 径向基神经网络第39-43页
        3.2.1 RBF网络的基本原理第40-42页
        3.2.2 RBF网络的学习算法第42-43页
    3.3 基于RBF网络的标定补偿方法第43-48页
        3.3.1 RBF神经网络的设计第44-46页
        3.3.2 RBF网络补偿结果分析第46-48页
    3.4 基于RBF网络的非线性滤波第48页
    3.5 本章小结第48-50页
第4章 MEMS传感器随机误差的表征与辨识第50-62页
    4.1 随机误差的辨识方法第50-51页
    4.2 Allan方差与各噪声源分析第51-58页
        4.2.1 Allan方差原理分析第51-53页
        4.2.2 噪声源分析第53-58页
    4.3 MEMS惯性器件的Allan方差分析第58-60页
        4.3.1 Allan方差模型第58-59页
        4.3.2 Allan方差结果分析第59-60页
    4.4 本章小结第60-62页
第5章 MEMS惯性器件随机漂移的Kalman滤波第62-79页
    5.1 卡尔曼滤波技术第62-65页
        5.1.1 随机离散系统的数学模型第62-63页
        5.1.2 离散Kalman滤波的基本方程第63-65页
    5.2 系统误差的Kalman滤波第65-67页
    5.3 MIMU随机漂移的Kalman滤波处理第67-75页
        5.3.1 时间序列概率模型第68-69页
        5.3.2 随机数据的统计性分析第69-72页
        5.3.3 模型参数的估计与滤波第72-74页
        5.3.4 MEMS器件Kalman滤波结果分析第74-75页
    5.4 动态下器件漂移的扩展Kalman滤波第75-76页
    5.5 自适应Kalman滤波第76-78页
    5.6 MEMS惯性器件补偿结果分析第78页
    5.7 本章小结第78-79页
结论第79-80页
参考文献第80-83页
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果第83-84页
致谢第84-85页

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