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基于捷联惯导系统的MEMS陀螺仪信号降噪的中期报告
一、研究背景
MEMS陀螺仪是惯性导航的核心部件之一，主要用于测量物体的角速度和角位移，具有体积小、成本低、功耗低等优点，在航空航天、车辆导航、无人驾驶等众多领域有着广泛的应用。但是，由于MEMS陀螺仪本身存在一些不可避免的噪声和漂移，这些因素都会影响角度测量的准确性，从而影响导航和定位的准确性。为了减少MEMS陀螺仪的误差，需要通过降噪的方法提高信噪比和精度。
二、研究目的
本文旨在针对基于捷联惯导系统的MEMS陀螺仪信号降噪进行研究，提高其信噪比和精度，从而改善惯性导航系统的性能。
三、研究内容和方法
本研究首先建立基于MEMS陀螺仪的捷联惯导系统模型，利用实验采集的数据进行模拟仿真，并通过分析陀螺仪输出信号的特性，研究降噪算法的选择和应用。具体的降噪方法包括滤波器、小波变换、卡尔曼滤波和神经网络等。对比不同降噪算法的效果和实现难度，综合考虑选择合适的降噪方法并进行测试验证。
四、预期成果
通过对基于捷联惯导系统的MEMS陀螺仪信号降噪的研究，预期达到以下成果：
1.研究不同降噪算法的优缺点和实现难度，选择合适的降噪方法。
2.实现所选择的降噪算法，并进行测试验证，比较不同算法的降噪效果。
3.提高MEMS陀螺仪信噪比和精度，改善惯性导航系统的精度和稳定性。
五、进展情况
目前，已经完成了基于MEMS陀螺仪的捷联惯导系统模型的建立，并采集了实验数据进行模拟仿真。正在继续研究不同降噪算法的优缺点和实现难度，以及算法的具体实现方式。下一步将进行降噪算法的测试验证，以及陀螺仪信噪比和精度的评估，预计在近期能够取得更多的研究进展。