Application of Kalman filtering to noisereduction on microsensor signals
Catherine Marselli, D. Daudet, Hans Peter Amann, Fausto Pellandini · reroDoc Digital Library · 1998
L'encombrement réduit et les coûts relativement bas des microcapteurs les rendent intéressants dans de nombreuses applications. Cependant, la plupart sont encore bien moins précis que des capteurs classiques de sorte que des méthodes de correction d'erreurs doivent être développées. Ce papier propose une méthode de réduction des bruits stochastiques basée sur un filtre de Kalman. Une fois qu'un modèle de l'erreur est défini, le filtre permet d'estimer le signal désiré à partir de mesures bruitées. Dans une version modifiée, l'algorithme peut être appliqué alors qu'aucun modèle du signal n'est disponible. L'intérêt de cette deuxième méthode est illustré dans le cas particulier de la correction d'offset pour un gyroscope micro-usiné. Les deux approches sont illustrées par plusieurs exemples.