| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 MEMS陀螺仪国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 MEMS陀螺发展现状 | 第10-12页 |
| 1.2.2 MEMS陀螺随机误差建模方案研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 论文主要工作 | 第13-14页 |
| 1.4 技术路线及方法 | 第14-15页 |
| 2 MEMS陀螺仪原理及误差特性 | 第15-23页 |
| 2.1 MEMS陀螺仪综述 | 第15-18页 |
| 2.1.1 MEMS陀螺仪工作原理 | 第15-17页 |
| 2.1.2 MEMS陀螺仪主要性能指标 | 第17-18页 |
| 2.2 MEMS陀螺仪误差特性分析 | 第18-22页 |
| 2.2.1 MEMS陀螺仪误差产生原因 | 第18页 |
| 2.2.2 MEMS陀螺仪误差项 | 第18-22页 |
| 2.3 小结 | 第22-23页 |
| 3 基于Allan方差的MEMS陀螺随机误差特性分析 | 第23-34页 |
| 3.1 Allan方差定义及误差估计 | 第23-24页 |
| 3.2 Allan方差与功率谱密度关系 | 第24-25页 |
| 3.3 Allan方差对MEMS陀螺仪随机误差辨识 | 第25-29页 |
| 3.3.1 量化噪声 | 第25-26页 |
| 3.3.2 角度随机游走 | 第26页 |
| 3.3.3 零偏不稳定性 | 第26-27页 |
| 3.3.4 速率随机游走 | 第27页 |
| 3.3.5 速率斜坡 | 第27-29页 |
| 3.4 MEMS陀螺仪实测数据的Allan方差分析 | 第29-32页 |
| 3.5 小结 | 第32-34页 |
| 4 MEMS陀螺随机误差的ARMA建模 | 第34-50页 |
| 4.1 时间序列模型介绍 | 第34-35页 |
| 4.2 时间序列模型建模步骤 | 第35页 |
| 4.3 时间序列的平稳性处理和相关性检验 | 第35-39页 |
| 4.3.1 异常值剔除 | 第35-37页 |
| 4.3.2 零均值化处理和趋势项提取 | 第37-38页 |
| 4.3.3 平稳性检验 | 第38-39页 |
| 4.3.4 正态性检验 | 第39页 |
| 4.4 时间序列ARMA模型的建立 | 第39-43页 |
| 4.4.1 模型确定 | 第39-41页 |
| 4.4.2 模型定阶和参数估计 | 第41-42页 |
| 4.4.3 建模结果 | 第42-43页 |
| 4.5 基于时间序列的Kalman滤波对陀螺随机漂移建模补偿 | 第43-49页 |
| 4.5.1 Kalman滤波理论 | 第43-44页 |
| 4.5.2 离散系统的Kalman滤波基本方程 | 第44-46页 |
| 4.5.3 Kalman滤波对MEMS陀螺仪随机漂移处理 | 第46-47页 |
| 4.5.4 滤波实验结果及分析 | 第47-49页 |
| 4.6 小结 | 第49-50页 |
| 5 小波阈值去噪与RBF神经网络对MEMS陀螺随机误差补偿 | 第50-68页 |
| 5.1 小波阈值去噪原理 | 第50-52页 |
| 5.2 小波阈值去噪基本问题 | 第52-59页 |
| 5.2.1 常见小波基函数 | 第52-56页 |
| 5.2.2 小波基选择及分解层数确定 | 第56页 |
| 5.2.3 小波阈值选择 | 第56-58页 |
| 5.2.4 阈值函数的选择 | 第58-59页 |
| 5.3 小波阈值去噪对MEMS陀螺仪信号的处理 | 第59-63页 |
| 5.4 RBF神经网络原理 | 第63-64页 |
| 5.5 小波RBF神经网络实验结果及分析 | 第64-67页 |
| 5.6 小结 | 第67-68页 |
| 6 总结与展望 | 第68-69页 |
| 6.1 总结 | 第68页 |
| 6.2 展望 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-72页 |
| 作者简历 | 第72-74页 |
| 学位论文数据集 | 第74页 |
