Phân tích và mô hình hóa dữ liệu cảm biến quán tính của iPhone sử dụng phương sai Allan

https://tapchi.humg.edu.vn/vi/archives?article=674
  • Cơ quan:

    1 Trường Đại học Mỏ - Địa chất, Việt Nam;
    2 Viện khoa học Đo đạc và Bản đồ Việt Nam, Việt Nam

  • Nhận bài: 20-06-2016
  • Sửa xong: 17-08-2016
  • Chấp nhận: 30-08-2016
  • Ngày đăng: 30-08-2016
Lượt xem: 1789
Lượt tải: 527
Yêu thích: 5.0, Số lượt: 52
Bạn yêu thích

Tóm tắt:

Phương sai Allan là một phương pháp dùng để xác định sự ổn định của tần số trong các bộ dao động bằng cách phân tích chuỗi dữ liệu trong miền thời gian. Phương pháp này cũng có thể được sử dụng để xác định các loại nhiễu khác nhau tồn tại trong dữ liệu cảm biến quán tính. Trong bài báo này, phương pháp phân tích phương sai Allan sẽ được sử dụng để xác định các thông số nhiễu ngẫu nhiên trong mô hình hóa các nhiễu của cảm biến quán tính trong iPhone 6 Plus. Dữ liệu với thời lượng 5 giờ ổn định thu thập từ iPhone 6 Plus được sử dụng cho việc phân tích. Kết quả phân tích dữ liệu đã xác định nhiễu trắng là tạp nhiễu nổi trội đối với tần số lấy mẫu nhỏ. Đối với trục z của cảm biến gia tốc, nhiễu tỉ lệ bước vận tốc ngẫu nhiên cũng xuất hiện nổi trội. Kết quả của bài báo cũng khẳng định phương pháp phương sai Allan là công cụ hữu hiệu để đánh giá các thông số đặc trưng của từng loại nhiễu tồn tại trong dữ liệu đầu ra của cảm biến quán tính.

Trích dẫn
Trần Trung Chuyên, Nguyễn Thị Mai Dung, Lê Hồng Anh, Nguyễn Trường Xuân và Đào Ngọc Long, 2016. Phân tích và mô hình hóa dữ liệu cảm biến quán tính của iPhone sử dụng phương sai Allan, Tạp chí Khoa học kỹ thuật Mỏ - Địa chất, số 55.

Các bài báo khác