Научен доклад ID 2051 : 2020/3
АДАПТИВНИ ФИЛТРИ ЗА СИГНАЛИ ОТ MEMS ИНЕРЦИАЛНИ СЕНЗОРИ

Лъчезар Христов1), Емил Йончев1), Росен Милетиев2)

Поради сравнително ниската си цена, малък размер, ниска консумация на енергия и висока надеждност, често MEMS (Microelectromechanical systems – микроелектромеханични системи) базирани сензори се използват в инерциални системи за навигация или за измерване на динамични параметри на обекти. Добре известно е, че инерциалните системи за навигация могат да предоставят с висока точност информация за позицията, скоростта и надморската височина за кратък период от време но тяхната точност драстично намалява с напредване на времето. Наличието на нежелан шум в изходния сигнал на сензора допълнително влошава резултата от тези измервания и затова особено важно е той да бъде надлежно обработен и обезшумен. Необходимостта от точна оценка на информацията изисква прилагане на надеждни и изпитани методи за намаляване на шума в изходния сигнал на сензора. Статията прави кратък обзор на различните видове адаптивни филтри и алгоритми, техния принцип на действие и приложението им при обработка на сигнали от MEMS сензори. На база изучените параметри и характеристики на адаптивни филтри е избран RLS алгоритъм за адаптивна филтрация, поради лесната му програмна реализация и възможността за управление на „забравящ фактор“. Получени са експериментални данни от MEMS сензор, върху които е приложен избраният адаптивен филтър и са анализирани резултатите от обезшумяването.


адаптивни филтри рекурсивен филтър обработка на сигнали инерциални сензори MEMSAdaptive filters Recursive filter Signal processing Inertial sensors MEMS ADIS 16405.Лъчезар Христов) Емил Йончев) Росен Милетиев)

BIBLIOGRAPHY

[1] B. Sergio, “Model Identification and Data Analysis”, John Wiley & Sons, Inc., 2019

[2] B.Uidrou i S.Stirnz, “Adaptivnaya obrabotka signalov”, Prevod ot angliyski, Moskva, 1989
( [2] Б.Уидроу и С.Стирнз, “Адаптивная обработка сигналов”, Превод от английски, Москва, 1989 )

[3] A.Poularikas and Z.Ramadan, “Adaptive filtering primer with Matlab”, Tailor and Francis Group, 2006

[4] E.Iontchev, R.Miletiev, P.Kapakanov and L.Hristov, “Sensor data fusion for determine object position”, ICEST North Macedonia, 2019

[5] S.Dixit, D.Nagaria, “LMS Adaptive Filters for Noise Cancellation: A Review”, IJECE, Vol. 7, No. 5, October 2017, pp. 2520~2529

[6] The MatWorks, Inc, “Adaptive Noise Cancellation Using RLS Adaptive Filtering”, https://www.mathworks.com/help/dsp/examples... 2020

 

 

 

Този сайт използва "бисквитки", които са необходими за правилното функциониране на сайта. Чрез тях ние Ви осигуряваме максимално потребителско преживяване.

Приемам всички бисквитки
Политика за бисквитките