惯性导航原理(七)-IMU误差分类(下)-Allan方差分析方法+IMU测试+标定简介

Allan方差分析方法

根据Allan标准差曲线的形状识别主要随机误差类型，计
算随机误差的模型参数

1.上图中，横轴为时间尺度，纵轴为Allan方差的开方，称作Allan标准差也可以；出于图形表现力的考虑，为双对数曲线
2.白噪声为图中的斜率为-1/2的直线；一阶高斯马尔可夫过程由Correlated Noise 和 Sinusoidal处表现。Correlated Noise为一个小山包形状的曲线，如果信号里有一个周期性的东西，那么一定会 由Sinusoidal体现出来一个峰接着一个峰的序列，就说明是周期项；平坦的部分就是闪烁噪声，即零偏不稳定性；若存在发散的误差，就像随机游走一样，那么就表现在图中+1/2斜率的曲线；假设传感器有问题，传感器随着时间有一个零偏的线性发散，那么就有一个+1斜率的直线；若存在量化噪声，则体现出来的是一个斜率为-1的直线，但是就目前的传感器而言，这一部分会很少

Allan 方差– 误差模型识别案例

1.左边有一段曲线趋势下降（正常来说，若是有量化噪声的话，曲线应该往左边上升），越往左边越反应的是短时间高频的信息，由于测试时，输出的时候加了一个大的低通滤波，就把高频的部分衰减了，因此曲线就下降了
2.Allan方差在实际应用中只能看到主要矛盾，次要因素有可能看不到，这一点是可以的

测试与标定

</