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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种基于截断分布的MEMS传感器高带宽扰动控制方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120705824B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511142041.9，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种基于截断分布的MEMS传感器高带宽扰动控制方法是由常洪龙;李佳宇;吕文杰;刘轩祺;员珺哲;张宇杰;申强设计研发完成，并于2025-08-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于截断分布的MEMS传感器高带宽扰动控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于截断分布的MEMS传感器高带宽扰动控制方法，包括以下步骤：初始化权重系数，通过噪声方差与扰动方差计算最小方差融合对应权重系数；选定滑窗窗长，对初始融合数据进行期望估计，并计算各窗长内的估计误差，选择估计误差小的作为最终估计期望；依据扰动环境和正常环境的判断条件，分别计算截断融合区间；设定判断准则，当估计误差小于设定的置信度，选择初始化权重系数；当初始化融合位于聚类区间内，选择初始化权重系数融合；当其位于聚类区间外，基于期望与初始融合的差值重构权重系数进行融合。本发明采用上述一种基于截断分布的MEMS传感器高带宽扰动控制方法，提高了MEMS传感器恶劣环境下的精度维持能力。

本发明授权一种基于截断分布的MEMS传感器高带宽扰动控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于截断分布的MEMS传感器高带宽扰动控制方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1、证明高斯截断分布的方差等效为具有较小方差的高斯分布，具体过程如下： 步骤S11、随机变量加权融合表达式，如下所示： 1； 其中，表示第个随机变量；是融合随机变量；是权重系数； 计算融合随机变量方差，如下所示： 2； 其中，表示融合随机变量的方差；表示样本空间；分别表示融合随机变量和融合前随机变量的样本空间中的第k个样本；是样本空间中样本的个数；是的期望；是各样本的权重系数，且在最小方差融合中；定义两个集合区间和，表示半区间长度； 步骤S12、存在使成立，则有： 3； 其中，表示重构权重系数； 进而，推导得出： 4； 其中，； 步骤S13、对于随机变量，其截断分布方差，如下所示： 5； 其中，，；为未截断时的标准差；是标准高斯分布； 则通过求解，解得精度维持的截断分布区间，如下所示： 6； 其中，是目标方差； 步骤S2、使用离散时间系统状态方程描述MEMS传感器信号，构建描述目标真实运动情况的状态模型和带有噪声的MEMS传感器量测模型，如下所示： 7； 其中，表示第i个陀螺的量测；表示对应灵敏度系数；表示真实角速度；表示量测噪声，其方差为；表示扰动误差，其方差为； 步骤S3、初始化权重系数，通过噪声方差与扰动方差，计算最小方差融合对应权重系数； 步骤S4、选定滑窗窗长，对初始融合数据进行期望估计，并计算各窗长内的估计误差，选择估计误差小的作为最终估计期望； 步骤S5、依据扰动环境和正常环境的判断条件，分别计算截断融合区间；其中，静态区间计算基于残差绝对值，扰动区间计算基于正常环境的方差； 步骤S6、设定判断准则，当估计误差小于设定的置信度，选择初始化权重系数；当初始化融合位于聚类区间内，选择初始化权重系数融合；当其位于聚类区间外，基于期望与初始融合的差值重构权重系数进行融合。

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