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硅微陀螺阵列的数据融合技术任务书

 2020-07-01 08:07  

1. 毕业设计(论文)的内容和要求

硅微陀螺仪的功能是测量转动角速度,它具有体积小、成本低、可靠性高、重量轻等特点,在军民两用领域有着非常广泛的应用。

随着高精度导航系统的需要,高精度陀螺的研究引起学者的广泛兴趣。

为了有效地提高硅微陀螺仪的精度,多个单独的硅微陀螺组成陀螺阵列,基于卡尔曼滤波等信号处理方法,构成虚拟陀螺,能够在不显著提高成本的基础上提高测量精度,具有重要的研究意义。

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2. 参考文献

[1]杨万海. 多传感器数据融合及其应用[M].西安:西安电子科技大学出版社,2004. [2]冯秀芳,侯玉华,文成林. 单模型多传感器多尺度交互式数据综合估计算法[J].河南大学学报:自然科学版,2000,30(2):22-26. [3]王宏强,孙即祥,黎湘,等. 随机信号多尺度分析的数据融合[J].工程数学学报,2000,17(2):127-130. [4]Tye B. Expanding the spacecraft application base with MEMS gyros[C].Spie Moems-MEMS. International Society for Optics and Photonics, 2011: 62-70. [5]Barbour N., Hopkins R., Kourepenis A., Inertial MEMS Systems and Applications[J]. Studies in Soviet Thought, 1999, 2(1):37-48. [6]吉训生,王寿荣. 小波变换在MEMS陀螺仪去噪声中的应用[J].传感技术学报, 2006,19(1):150-152. [7]Brady T., Buckley S., Tillier C., Ground validation of the inertial stellar compass[C]. IEEE Aerospace Conference Proceedings. 2004. [8]钱华明,夏全喜,阙兴涛,张强.基于Kalman滤波的MEMS陀螺仪滤波算法[J].哈尔滨工程大学学报,2010,31(9):1217~1222. [9]Diao Z., Quan H.,Lan ., Han Y.,Analysis and compensation of MEMS gyroscope drift[C], 2013 Seventh International Conference on Sensing Technology, 2013,592-597. [10]Martti K., Jussi C.,J., Bias Prediction for MEMS Gyroscopes[J], IEEE SENSORS JOURNAL, 2012, 12(6): 2157-2163. [11]胡敏.基于阵列技术的MEMS虚拟陀螺技术研究[D]. 西北工业大学硕士学位论文, 2006. [12]王耀南,邓霞,赵伟.基于权值矩阵的模糊自适 应卡尔曼滤波在组合导航中的应用[J].中国 惯性技学报,2008,16(3):334-338 [13]Yazdi N., Ayazi F., Najafi K. Micromachined inertial sensors[J]. Proceedings of the IEEE, 1998, 86(8):1640 -1659. [14]Chang H., Xue L., Jiang C.,Michael Kraft,and Weizheng Yuan, Combining Numerous Uncorrelated MEMS Gyroscopes for Accuracy Improvement Based on an Optimal Kalman Filter, IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2012, 61(11): 3084-3093.

3. 毕业设计(论文)进程安排

第18周~第19周:调研,查阅中英文资料15篇以上(关键词:硅微阵列陀螺仪;虚拟陀螺;集成设计;卡尔曼滤波;误差建模,matab)。

第20周:学习matlab/simulink设计软件,写开题报告,进行英文资料翻译,提交打印好的文献综述或调研报告及开题报告(围绕任务书,完成方案论证,工作思路等)。

第3周~第4周:阅读参考文献,了解硅微陀螺阵列的基本结构。

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