La densité de bruit fait référence à la quantité de bruit présente par unité de mesure (généralement par racine carrée de fréquence) dans le signal de sortie d'un capteur d'inertiel, comme un gyroscope ou un accéléromètre . Il est souvent exprimé en (° / √h) pour les gyroscopes ou (m / s² / √hz) pour les accéléromètres. Ce paramètre est utilisé pour caractériser le niveau de bruit inhérent des mesures du capteur et joue un rôle clé dans l'évaluation des performances globales et de la précision d'un système de navigation inertielle (INS) .
Comment la densité du bruit affecte Ins?
Densité de bruit plus élevée = une plus grande incertitude de mesure - une densité de bruit plus élevée entraîne une plus grande incertitude dans les lectures du capteur, ce qui entraîne des erreurs plus importantes de position et d'orientation dans le temps.
Dérive à long terme - Dans les INS, même de petites densités de bruit peuvent s'accumuler et entraîner une dérive de position sur des périodes prolongées, en particulier dans les environnements conformes aux GNSS .
Précision du système - La précision globale de l'INS est fortement influencée par la densité de bruit des gyroscopes et des accéléromètres.
Applications de la densité de bruit dans les Ins
✔ Évaluation des performances du capteur - La densité de bruit est un paramètre clé pour évaluer la qualité du capteur et déterminer si un IS répond aux exigences de précision pour des applications spécifiques.
✔ Véhicules et drones autonomes - Des capteurs à haute performance avec une densité de bruit faible sont nécessaires pour un suivi précis des mouvements dans des environnements difficiles.
✔ Aerospace et défense - Les systèmes militaires et aérospatiaux nécessitent des capteurs avec une densité de bruit extrêmement faible pour une navigation à haute précision .
Comment atténuer la densité de bruit dans INS?
✔ Capteurs de haute qualité - L'utilisation MEMS, de brouillard ou de RLG de haute précision avec une densité de bruit faible peut améliorer considérablement les performances de l'INS.
✔ Fusion et filtrage des capteurs - de filtrage de Kalman et de fusion des capteurs aident à minimiser l'impact du bruit sur les mesures de l'INS.
✔ Calibrage et compensation - Les algorithmes et réguliers peuvent aider à réduire le bruit et à améliorer la précision du capteur.
