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Automatic modeling algorithm of stochastic error for inertial sensors

Control Theory and Technology 2024年第1期22卷 81-91页

作者： Luodi Zhao Long Zhao School of Automation Science and Electrical Engineering Beihang UniversityBeijing100191China Digital Navigation Center Beihang UniversityBeijing100191China Science and Technology on Aircraft Control Laboratory Beihang UniversityBeijing100191China

This paper proposes an automatic algorithm to determine the properties of stochastic processes and their parameters for inertial error. The proposed approach is based on a recently developed method called the generalized method of wavelet moments (gmwm), whose estimator was proven to be consistent and asymptotically normally distributed. This algorithm is suitable mainly (but not only) for the combination of several stochastic processes, where the model identification and parameter estimation are quite difficult for the traditional methods, such as the Allan variance and the power spectral density analysis. This algorithm further explores the complete stochastic error models and the candidate model ranking criterion to realize automatic model identification and determination. The best model is selected by making the trade-off between the model accuracy and the model complexity. The validation of this approach is verified by practical examples of model selection for MEMS-IMUs (micro-electro-mechanical system inertial measurement units) in varying dynamic conditions.

关键词： gmwm Stochastic process Inertial sensor Sensor calibration Error model Allan variance

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