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针对MEMS陀螺仪精度不高、随机噪声复杂的问题，研究了某MEMS陀螺仪的随机漂移模型。应用时问序列分析方法，采用AR(1)模型对经过预处理的MEMS陀螺仪测量数据噪声进行建模，进而基于该AR模型并采用状态扩增法设计Kalman滤波器。速率试验和摇摆试验仿真结果表明，在静态和恒定角速率条件下，采用该算法滤波后的MEMS陀螺仪的误差均值和标准差都比滤波前有了明显的降低。针对摇摆基座下该算法随摆动幅度的增大效果变差的问题，从提高采样率和选择自适应Kalman滤波2个方面对算法进行改进．仿真结果表明，2种方法都能改善滤波效果，然而考虑到系统采样频率和CPU计算速度的限制，自适应滤波有更高的实用性。
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