MEMS陀螺仪FIR滤波器软件设计[范文]

 第一章 绪论

与传统应用环境相比，无人机的定位导航设备对低成本、小型化和高精度提出了更高的要求。MEMS惯性测量单元作为一种相对于惯性空间的角速度和加速度测量设备，具备低成本、重量轻的优势。但MEMS惯性测量单元中的陀螺仪随机噪声相对较大，在导航解算之前需要对信号进行降噪处理。由此可以针对MEMS陀螺仪对频率和时延的要求，完成满足导航系统要求的数字滤波器软件设计，以提高MEMS陀螺仪输出信号的精度和可靠性。

MEMS陀螺仪FIR滤波器软件设计

1.1  研究意义

MEMS惯性测量单元作为一种相对于惯性空间的角速度和加速度测量设备，相对于光学、挠性和转子惯性测量单元，具备成本低、重量轻、输出速率高等优势，生产过程容易数字化和批量化。但MEMS惯性测量单元中的陀螺仪对温度比较敏感，存在随机噪声。相对于高精度惯性测量单元，其零偏稳定性和重复性较差[1]。由于随机噪声对测量精度影响较大，难以完全符合无人平台对惯性测量单元的精度要求。一般情况下，需要对MEMS惯性测量单元的信号进行降噪处理，然后再应用到无人平台的惯性测量应用中。

数字信号处理可以基于模拟信号的数字化技术和离散数学相关理论，对信号开展时域和频域的分析。基于信号的时域或频域特性，可以有效抑制信号中的冗余部分，降低混入的噪声以及干扰信号对数字信号序列的影响，便于提取信号特征参数或将其变化成较容易分析的形式。

由于小型化和低功耗数字处理器的飞速发展，实践应用中，数字信号处理技术可以实现很多传统的模拟信号处理技术很难实现的功能。FIR滤波器是常用的数字滤波器之一，同模拟滤波相比较，数字滤波器具备可靠性高，容易实现复杂处理等优势，易于工程实现的小型化和集成化。

针对MEMS陀螺仪对频率和时延的要求，本课题选定数字滤波器中的一种典型滤波器—FIR滤波器，实现对MEMS惯性测量单元的随机误差抑制。在满足导航系统要求的数字滤波器软件设计的前提下，以提高MEMS陀螺仪输出信号的精度和可靠性。

1.2  国内外研究现状

滤波器的理论概念是德国和美国科学家于1915年首次提出的，从那时起，滤波器设计理论和滤波器设计实践一直处于发展中，并被用于各种电子设备。根据有用信号和噪声的不同特点，提取有用信号的过程称为滤波，实现滤波功能的系统称为滤波。

目前，在电信设备和各种控制系统的信号处理中，处理后的信号通常与噪声混合，从接收信号中消除或衰减噪声是信号传输和处理中的一个非常重要的问题，滤波器可以解决这些问题[5]。由于数字滤波器拥有灵活、可靠和精度高的优点，所以数字滤波器已经广泛应用于各种科技领域。随着信息时代的数字化浪潮的到来，数字滤波技术已成为数字电视、语音通信、雷达、声纳、遥感、图像、生物医学和许多工程应用中极其重要的应用科学。

以前大多数的滤波器采用模拟滤波器，但模拟滤波器有很多难以解决的问题。例如，模拟电路组件对温度的敏感度等等。而数字滤波器有着很多突出的优点，这些都是模拟滤波器不能实现的，所以使用数字滤波器来处理信号是目前工程技术领域发展的大趋势。

1.3  主要研究内容

本课题来源于无人机定位导航问题，围绕导航测量设备中的MEMS陀螺仪的信号降噪展开课题研究。采用数字信号处理中常用的滤波器—FIR滤波器，利用其良好的线性相位等诸多优点，实现MEMS陀螺仪输出信号的降噪处理。

本文首先分析比较了数字信号处理与模拟信号的性能优劣，对比了FIR滤波器与IIR滤波器的优缺点，得出了FIR滤波器为最佳选择的滤波器。分析了FIR滤波器的算法原理、性质特点，重点研究了满足线性相位时对应的幅度特性。

然后，在理论上阐述了三种不同的FIR滤波器设计方法，分析比较了三种方法的优势与劣势。基于MATLAB信号处理工具箱，研究了如何应用不同MATLAB内置函数设计满足要求的FIR滤波器。

最后，在MEMS陀螺仪输出信号的降噪要求下，设计出了8种不同方法的FIR滤波器。给定三种不同的FIR滤波器载入信号，对所设计的FIR滤波器进行实验验证，得出满足降噪性能要求的FIR滤波器，为无人机定位导航中的MEMS陀螺仪信号降噪应用提供理论支撑。