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申请/专利权人：天津大学

摘要：本发明提供了一种角振动台的角速度数据融合方法和角速度数据融合装置。该角速度数据融合方法包括：获取目标角振动台的第一初始角速度、第二初始角速度、高频角速度传感器的第一预定量测噪声阈值、多个第一预定量测噪声区间信息、低频角速度传感器的第二预定量测噪声阈值、多个第二预定量测噪声区间信息；根据第一预定量测噪声阈值，从多个第一预定量测噪声区间信息中确定第一目标量测噪声函数；根据第二预定量测噪声阈值，从多个第二预定量测噪声区间信息中确定第二目标量测噪声函数；以及基于第一目标量测噪声函数和第二目标量测噪声函数，根据序贯规则和卡尔曼滤波算法，利用第二初始角速度对第一初始角速度进行校正，得到目标角速度。

主权项：1.一种角振动台的角速度数据融合方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标角振动台的第一初始角速度ZH、第二初始角速度ZL、高频角速度传感器的第一预定量测噪声阈值、第一预定量测噪声区间信息、低频角速度传感器的第二预定量测噪声阈值、第二预定量测噪声区间信息；其中，所述第一初始角速度ZH是利用所述高频角速度传感器测量得到的，所述第二初始角速度ZL是利用所述低频角速度传感器测量得到的；根据所述第一预定量测噪声阈值，从所述第一预定量测噪声区间信息中确定第一目标量测噪声函数RMHDk；根据所述第二预定量测噪声阈值，从所述第二预定量测噪声区间信息中确定第二目标量测噪声函数RMEMSk；以及基于所述第一目标量测噪声函数RMHDk和所述第二目标量测噪声函数RMEMSk，根据序贯规则和卡尔曼滤波算法，利用所述第二初始角速度ZL对所述第一初始角速度ZH进行校正，得到目标角速度；其中，所述第一预定量测噪声阈值包括第一预定上限阈值RMHD-max和第一预定下限阈值RMHD-min；所述第二预定量测噪声阈值包括第二预定上限阈值RMEMS-max和第二预定下限阈值RMEMS-min；其中，所述根据所述第一预定量测噪声阈值，从所述第一预定量测噪声区间信息中确定如式（1）所示的第一目标量测噪声函数RMHDk，包括：基于第一量测分段指标ρH与所述第一预定上限阈值RMHD-max和所述第一预定下限阈值RMHD-min进行比较，确定所述第一预定量测噪声区间信息，根据所述第一预定量测噪声区间信息确定第一目标量测噪声函数RMHDk： （1）其中，βK为第k时刻量测噪声函数自适应估计能力的权值；其中，所述根据所述第二预定量测噪声阈值，从所述第二预定量测噪声区间信息中确定如式（2）所示的第二目标量测噪声函数RMEMSk，包括：基于第二量测分段指标ρL与所述第二预定上限阈值RMEMS-max和所述第二预定下限阈值RMEMS-min进行比较，确定所述第二预定量测噪声区间信息，根据所述第二预定量测噪声区间信息确定第二目标量测噪声函数RMEMSk： （2）其中，基于所述第一目标量测噪声函数RMHDk和所述第二目标量测噪声函数RMEMSk，根据序贯规则和卡尔曼滤波算法，利用所述第二初始角速度ZL对所述第一初始角速度ZH进行校正，得到目标角速度，包括：基于所述第一目标量测噪声函数RMHDk和当前检测时刻k的预定状态先验估计值，确定第一目标量测噪声值RMHD；基于所述第一目标量测噪声值RMHD、第一预定观测矩阵的转换值和预定状态误差协方差矩阵的预测值Pk,k-1，确定如式（3-1）所示的第一卡尔曼增益矩阵KMHD： （3-1）利用所述第一初始角速度ZH，基于所述第一卡尔曼增益矩阵KMHD、所述第一预定观测矩阵的转换值和所述预定状态先验估计值，确定如式（3-2）所示的初始状态估计值： （3-2）基于所述第一卡尔曼增益矩阵KMHD、单位矩阵I和所述第一预定观测矩阵的转换值，对所述预定状态误差协方差矩阵的预测值Pk,k-1进行更新，得到如式（3-3）所示的初始状态误差协方差矩阵： （3-3）基于所述第二目标量测噪声函数RMEMSk和当前检测时刻k的初始状态估计值，确定第二目标量测噪声值RMEMS；基于所述第二目标量测噪声值RMEMS、第二预定观测矩阵的转换值和所述初始状态误差协方差矩阵，确定如式（4-1）所示的第二卡尔曼增益矩阵KMEMS： （4-1）基于所述第二卡尔曼增益矩阵KMEMS和所述第二预定观测矩阵的转换值，利用所述第二初始角速度ZL对所述初始状态估计值进行校正，得到如式（4-2）所示的目标状态估计值： （4-2）基于所述目标状态估计值和所述目标角振动台的输入真实角速度ωtrue，得到所述目标角速度。

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