陀螺仪allan方差分析函数

资 源 简 介

陀螺仪allan方差分析函数

详 情 说 明

陀螺仪Allan方差分析是一种用于评估惯性传感器性能的经典方法，特别适用于分析陀螺仪的噪声特性。通过Allan方差曲线可以识别出陀螺仪中不同类型的噪声源，并量化它们的贡献。

核心噪声参数解析 角度随机游走（ARW）：反映陀螺仪的高频白噪声特性，在Allan方差曲线的-1/2斜率区域体现，单位通常是°√h。该参数直接影响短时间内的角度积分误差。 角速率随机游走（RRW）：表现为低频噪声，对应Allan方差曲线的+1/2斜率区域，单位多为°/h√h。表征长时间使用后的误差累积趋势。 零偏不稳定性（BI）：出现在曲线谷底区域，单位是°/h，代表陀螺仪输出中存在的长期漂移特性，决定了传感器在稳态工作时的最小误差边界。

实现逻辑要点 数据分段处理：将原始角速率采样数据按不同时间间隔τ进行分组，计算各组的方差平均值。 对数坐标拟合：通过双对数坐标系下的Allan方差曲线，识别特征斜率区域，利用最小二乘法拟合提取噪声系数。 可视化呈现：绘制τ-σ(τ)关系图时，需特别注意横坐标（时间间隔）和纵坐标（标准差）的对数转换，并标注关键噪声参数的识别位置。

应用价值 该方法不仅可用于陀螺仪出厂性能标定，还能在无人机、惯性导航系统等实际应用中定期检测传感器退化情况。通过分析Allan方差曲线的形态变化，可预判传感器是否需要校准或更换。

（注：具体实现时需注意采样频率与最大相关时间的关系，避免因数据量不足导致长τ区间的统计不可靠）