文章目录

  • 传感器误差类型
  • 静态误差(加性误差)
  • 动态误差(乘性误差)
  • 传感器误差的成分
  • 基本的误差成分
  • 确定性和随机性
  • 静态误差
  • 动态误差
  • 噪声(Noise )
  • 噪声
  • 白噪声模型参数


传感器误差类型

静态误差(加性误差)

静止不动时就表现出来,输出的误差;零偏Bias(加速度计和陀螺的零位偏置),噪声Noise

动态误差(乘性误差)

运动起来才表现出来的误差:

比例因子误差Scale factor

包含非线性non-linearity

轴偏移/轴交叉/交轴耦合(Axes misalignment / cross-axis)

上述三个类型写成误差表达式的时候,是与真实输入相乘,才能得到误差的数值,也就是它们只是一个系数

典型偏差和非典型偏差EAC 典型偏差与非典型偏差_典型偏差和非典型偏差EAC


上图中,横轴为理想输入(真实输入),纵轴是传感器输出;理想情况下是过原点的直线,斜率为1的;但实际上不过原点(零偏),斜率不为1(比例因子误差),也不可能是直线(非线性误差);比如是x方向的输出,只与x方向的输入有关,但是其他轴有输入时,x轴可能还有输出(这就是交轴耦合)

传感器误差的成分

基本的误差成分

  • 常值误差(Constant error),即静止不动的时候,就有的一个误差,也就是零偏误差,其中包含不变的部分,就是常值误差。
  • 重复性(Repeatability)-- multiple runs,指的是每次上电,零偏误差的差异,就是零偏的重复性误差,或叫逐次上电重复性误差
  • 稳定性(Stability)-- within one run,本次上电稳定了,热平衡了,但是使用过程中,零偏还是有起伏,所以就是零偏的稳定性
  • 噪声和带宽(Noise&Band width),噪声即为快速变化的,高频的误差成分
  • 热敏感度(Thermal sensitivity,温漂)

确定性和随机性

一般情况,常值误差为确定性误差
稳定性、噪声、重复性为随机性误差

静态误差

以零偏为例来理解不同的误差成分

  • 常值零偏
  • 零偏稳定性,噪声

典型偏差和非典型偏差EAC 典型偏差与非典型偏差_组合导航_02

动态误差

比例因子:

  • 输出被测量的信号/输入物理量

非线性:

  • 随输入信号变化的比例因子

轴偏移/轴交叉:

  • 每个轴的输出受到其它两个轴的输入的影响

典型偏差和非典型偏差EAC 典型偏差与非典型偏差_卫导_03

噪声(Noise )

噪声

  • 高频误差,完全随机(相邻历元不相关)
  • 白噪声模型:功率谱密度在整个频域内均匀分布的噪声
  • 实际白噪声的带宽
  • 别名:angular random walk (ARW,角度随机游走,陀螺角速率白噪声积分的随机游走) & velocity random walk (VRW,速度随机游走)

    对于上图的功率谱密度(单位频率上的功率),白噪声随着频率或频点的变化,其功率谱密度不变,即图中红色虚线部分;总功率是将单位频点上的功率积分得到的;但现实中并没有这种理想的白噪声(实际中可能是绿色曲线),因为频率不可能是无穷频率;这时候,只需要我们传感器的感知带宽覆盖被测信号的带宽,那么对于被测信号来说,它经历的就是白噪声了,这样用白噪声对加速度计或陀螺传感器进行建模就没有任何问题了。

白噪声模型参数

功率谱密度(PSD): (信号单位)2/Hz

  • 常用PSD单位开根号来表示: (信号单位)/sqrt(Hz)

谱密度单位

  • 角速度:rad/s/sqrt(Hz), deg/s/sqrt(Hz), deg/sqrt(hr)
  • 加速度:m/s2/sqrt(Hz), m/s/sqrt(hr), mGal/sqrt(Hz)