1 重庆邮电大学 通信与信息工程学院, 重庆 400065
2 重庆邮电大学 通信新技术应用研究中心, 重庆 400065
3 重庆信科设计有限公司, 重庆 401121
为了减小在剧烈环境中脉搏波信号产生的运动伪迹, 采用mimic数据库中由光子器件构成的光电传感器采集的脉搏信号, 通过陀螺仪信号和三轴加速度互补滤波来矫正三轴加速度的角度, 运用奇异谱分析将矫正后的三轴加速度信号分组为不同频率成分的信号, 作为三级快速横向递归最小二乘(FTRLS)算法的参考信号自适应消除运动伪迹。结果表明, 与最小均方算法、递归最小二乘法相比, 信噪比分别提升了12.2%、6.7%, 均方根误差分别减少了30%, 11%, 并且提高了计算速度。该研究对去除频域上脉搏波的运动干扰谱峰, 保留重博波信息是有帮助的。
光子器件 运动伪迹 互补滤波 奇异谱分析 快速横向递归最小二乘算法 photonic device motion artifact complementary filtering singular spectrum analysis fast transverse recursive least square algorithm
四旋翼飞行器姿态信息的准确性直接影响飞行器的飞行控制效果。介绍了四旋翼飞行器姿态解算常用的梯度下降与互补滤波融合算法和自适应互补滤波算法的原理, 并基于自主研发的IMU系统对两种算法的静态与动态解算效果进行了实际测量和对比分析。实验结果表明, 自适应互补滤波算法在两种情况下的滤波效果均优于梯度下降与互补滤波融合算法。
四旋翼飞行器 梯度下降与互补滤波融合算法 自适应互补滤波 quadrotor aircraft fusion algorithm of gradient descent and complemen adaptive complementary filtering
1 天津工业大学,a.电子与信息工程学院
2 天津工业大学,b.机械工程学院, 天津 300387
针对头盔显示器(HMD)的头部姿态检测系统中单一传感器进行头部姿态解算准确度低、精度粗略的问题, 提出了一种基于MARG传感器的头部姿态解算方法。将互补滤波与PI算法相结合估算陀螺仪的漂移误差, 再通过扩展卡尔曼滤波(EKF)实现姿态数据融合。设计了由CC1310、陀螺仪、加速度计和磁强计组成的头部姿态检测单元进行测试实验。与单独的EKF对比, 结果表明, 这种算法对陀螺仪自身的漂移和加速度计噪声有抑制作用, 提高了头部姿态解算的精度和稳定性。
头盔显示器 头部姿态检测 MARG传感器 姿态解算 互补滤波 PI算法 Helmet-Mounted Display (HMD) head pose detection MARG sensor attitude algorithm complementary filtering PI algorithm
1 中国民航大学，中欧航空工程师学院，天津 300300
2 中国民航大学,电子信息与自动化学院，天津 300300
针对互补滤波器在组合导航中无法适应载体运动状态变化和周围磁场干扰问题，设计一种多传感器可变参数互补滤波算法。首先，在频域上分析各传感器噪声，根据其频率互补性设计多传感器互补滤波器；其次，通过加速度计和电子罗盘输出监测载体运动状态和磁场环境，设定可变滤波器参数以降低上述变化引起的估计误差；最后，以FPGA为核心，MEMS陀螺仪、加速度计和电子罗盘构建组合导航系统验证算法。实验表明，与商业级姿态航向参考系(AHRS)测量值对比，该算法能够确保系统较高精度的输出，且有效降低载体运动状态变化和磁场干扰影响。
组合导航 多传感器 互补滤波 运动状态 磁场干扰 可变参数 integrated navigation multi-sensor complementary filtering motion state magnetic field disturbance variable parameter FPGA FPGA
