文献综述
文 献 综 述一、研究意义与背景智能手机内置惯性传感器被广泛用于行人导航、车载导航、游戏等多个方面但受限于自身硬件配置，器件误差量级大，稳定性差，严重影响导航定位精度[1]。
作为一类低精度传感器，MEMS惯性传感器具有成本低、体积小、功耗低等特点，被广泛应用于地面导航、航空航天、汽车电子等领域[2-3]。
但由于 MEMS 陀螺仪结构不完善、补偿技术不足等，造成其随机漂移误差较大，严重影响导航精度，导致无法长时间导航[4]。
影响 MEMS 陀螺精度的误差主要有确定性误差和随机误差，确定性误差作为系统误差，可以通过标定等环节加以消除[5]，而随机误差没有明显的规律，是限制 MEMS 陀螺精度提高的主要瓶颈。
因此，要想有效提高 MEMS 陀螺仪导航精度，进一步提高其应用价值，如何有效分析和处理MEMS陀螺的随机误差尤其重要[6]。
二、相关研究综述MEMS 陀螺随机误差辨识主要有自相关分析法、功率谱密度、Allan 方差等方法。
自相关分析法的数据采集时间特别长，有时甚至超过仪器寿命[7]; 功率谱密度是随机误差的频域分析方法，很难通过分析功率谱密度函数将随机误差分离出来[8]。
而 Allan 方差分析法能够很容易地对各类误差源进行细致的表征和辨识[9]，可分析 MEMS陀螺仪信号各种误差源的统计特性，具有便于计算和分离等优点,是一种非常有效的时域分析技术[6]。
由于应用环境的不确定性，MEMS 陀螺仪信号具有非平稳性特征，很难获得精确的误差模型。
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