摘要：为了降低微机电系统（MEMS）陀螺仪输出当中的噪声分量,提出了一种基于随机加权方法下的抗野值递推最小二乘法（RLS）自适应滤波算法。标准RLS算法的基本思想是对于所有已输入的信号而言,尽量使得在每个时刻对数据块估计的平方误差的加权和最小,这也是RLS算法对于非平稳信号的适应性要比其他滤波算法好的重要原因。针对标准RLS算法中野值对其滤波精度的影响,同时,复杂的非平稳环境也会对其有一定的影响。所以,提出并验证了随机加权方法对RLS算法的抗野值处理,并将提出的改进算法应用到了MEMS陀螺仪的去噪研究中,改进后的算法不仅可以很好的去除单个野值对滤波的影响,而且对于野值连续成片出现的情况,也能结合算法的适应性很好的保持滤波的稳定性。

关键词：rls算法 随机加权方法 抗野值 自适应滤波 mems陀螺仪 

单位：兰州交通大学自动控制研究所; 兰州730070; 甘肃省高原交通信息工程及控制重点实验室; 兰州730070