CN114460327A - 提高mems传感器抗干扰能力的阵列式控制方法及系统 - Google Patents

提高mems传感器抗干扰能力的阵列式控制方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明涉及提高MEMS传感器抗干扰能力的阵列式控制方法及系统，涉及微机电系统领域，方法包括：获取MEMS阵列式传感器中的多个MEMS传感器量测信息；根据多个MEMS传感器量测信息构建多个MEMS传感器量测模型；对多个MEMS传感器量测模型进行线性拟合，得到伪量测模型；利用融合系数对伪量测模型进行加权融合，得到融合量测方程；利用前向时刻的MEMS传感器融合量测信息对当前时刻状态进行预测，得到当前时刻预测值；利用贝叶斯滤波根据当前时刻的MEMS传感器融合量测信息和当前时刻预测值确定真实角速率。本发明通过对MEMS阵列式传感器未知干扰进行抑制，从而提高MEMS传感器抗干扰的能力。

Description

提高MEMS传感器抗干扰能力的阵列式控制方法及系统
技术领域
本发明涉及微机电系统领域，特别是涉及提高MEMS传感器抗干扰能力的阵列式控制方法及系统。
背景技术
MEMS传感器因其重量轻、体积小、可批量化制造、成本低等诸多优点在工业机器人、无人驾驶和智能制造等领域具有广泛的应用前景。例如，MEMS陀螺因体积小、成本低的优点而广泛应用于手机、平板电脑、无人汽车与机器人的姿态角度测量。然而，MEMS传感器的低精度是制约其应用范围的主要因素。
传感器阵列技术是一种提高MEMS传感器精度的有效方法。检索发现，第一个现有技术构建MEMS陀螺阵列，建立MEMS陀螺阵列的状态模型，设计卡尔曼滤波器，采用卡尔曼滤波器对多陀螺进行数据融合，其输出精度相比单陀螺有所提高；第二个现有技术对第一个现有技术所提方法做出改进，在卡尔曼滤波的基础上新增加最小二乘法对数据进行加权融合，这种组合方法进一步提升陀螺阵列的输出精度。第三个现有技术设计一种基于ARMA模型的卡尔曼滤波算法，在第一个现有技术中所用陀螺阵列模型及卡尔曼滤波器的基础上，使用ARMA模型对一阶输出进行拟合，并对随机误差模型进行改进，设计相应模型的滤波器，减小输出标准差。
上述方法能够有效降低MEMS传感器噪声，提升输出精度。然而，进一步分析可知，上述方法在建模过程中未考虑环境因素，当温度变化、振动冲击等环境因素作用上述阵列式传感器时，传感器所受干扰的概率密度模型难以构建，上述文中所用的Allan方差分析方法及相应滤波算法将失效，导致传感器精度将不可避免地降低，很难满足复杂环境下的工程应用要求。因此，需要解决MEMS阵列式传感器存在的环境干扰下精度恶化问题。
发明内容
本发明的目的是提供提高MEMS传感器抗干扰能力的阵列式控制方法及系统，通过对MEMS阵列式传感器未知干扰进行抑制，从而提高MEMS传感器抗干扰的能力。
为实现上述目的，本发明提供了如下方案：
提高MEMS传感器抗干扰能力的阵列式控制方法，包括：
获取MEMS阵列式传感器中的多个MEMS传感器量测信息；
根据多个所述MEMS传感器量测信息构建多个MEMS传感器量测模型；所述MEMS传感器量测模型为带有干扰的MEMS传感器量测模型；
对多个所述MEMS传感器量测模型进行线性组合，得到伪量测模型；
利用融合系数对所述伪量测模型进行加权融合，得到融合量测方程；所述融合系数是利用拉格朗日函数对约束条件进行最优化求解确定的；
利用前向时刻的MEMS传感器融合量测信息对当前时刻状态进行预测，得到当前时刻预测值；所述前向时刻的MEMS传感器融合量测信息是根据所述融合量测方程确定的；
利用贝叶斯滤波根据当前时刻的MEMS传感器融合量测信息和所述当前时刻预测值确定真实角速率；所述当前时刻的MEMS传感器融合量测信息是根据所述融合量测方程确定的。
可选地，所述融合系数的确定过程包括：
获取所述伪量测模型在所述约束条件下的最优化方程；
根据所述最优化方程构建拉格朗日函数；
对所述拉格朗日函数求偏导，确定极值点；
根据所述极值点确定融合系数。
可选地，所述利用前向时刻的MEMS传感器融合量测信息对当前时刻状态进行预测，得到当前时刻预测值，具体包括：
利用前向时刻的MEMS传感器融合量测信息对当前时刻状态进行预测，得到第一预测函数；
对所述第一预测函数进行高斯假设，得到第二预测函数；
对所述第二预测函数的期望和方差进行求解，确定当前时刻预测值。
可选地，所述利用贝叶斯滤波根据当前时刻的MEMS传感器融合量测信息和所述当前时刻预测值确定真实角速率，具体包括：
利用当前时刻量的MEMS传感器量测信息对所述当前时刻预测值进行更新并对更新后的当前时刻预测值进行高斯假设，得到状态估计方程；
利用贝叶斯滤波根据所述状态估计方程的期望值确定真实角速率。
一种MEMS阵列式传感器干扰抑制系统，包括：
获取模块，用于获取MEMS阵列式传感器中的多个MEMS传感器量测信息；
构建模块，用于根据多个所述MEMS传感器量测信息构建多个MEMS传感器量测模型；所述MEMS传感器量测模型为带有干扰的MEMS传感器量测模型；
线性组合模块，用于对多个所述MEMS传感器量测模型进行线性组合，得到伪量测模型；
加权融合模块，用于利用融合系数对所述伪量测模型进行加权融合，得到融合量测方程；所述融合系数是利用拉格朗日函数对约束条件进行最优化求解确定的；
预测模块，用于利用前向时刻的MEMS传感器融合量测信息对当前时刻状态进行预测，得到当前时刻预测值；所述前向时刻的MEMS传感器融合量测信息是根据所述融合量测方程确定的；
真实角速率确定模块，用于利用贝叶斯滤波根据当前时刻的MEMS传感器融合量测信息和所述当前时刻预测值确定真实角速率；所述当前时刻的MEMS传感器融合量测信息是根据所述融合量测方程确定的。
可选地，所述融合系数的确定过程包括：
获取所述伪量测模型在所述约束条件下的最优化方程；
根据所述最优化方程构建拉格朗日函数；
对所述拉格朗日函数求偏导，确定极值点；
根据所述极值点确定融合系数。
可选地，所述预测模块，具体包括：
预测单元，用于利用前向时刻的MEMS传感器融合量测信息对当前时刻状态进行预测，得到第一预测函数；
高斯假设单元，用于对所述第一预测函数进行高斯假设，得到第二预测函数；
求解单元，用于对所述第二预测函数的期望和方差进行求解，确定当前时刻预测值。
可选地，所述真实角速率确定模块，具体包括：
更新单元，用于利用当前时刻量的MEMS传感器量测信息对所述当前时刻预测值进行更新并对更新后的当前时刻预测值进行高斯假设，得到状态估计方程；
真实角速率确定单元，用于利用贝叶斯滤波根据所述状态估计方程的期望值确定真实角速率。
根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：
本发明根据多个MEMS传感器量测信息构建多个MEMS传感器量测模型；MEMS传感器量测模型为带有干扰的MEMS传感器量测模型；对多个MEMS传感器量测模型进行线性组合，得到伪量测模型；利用融合系数对伪量测模型进行加权融合，得到融合量测方程；融合系数是利用拉格朗日函数对约束条件进行最优化求解确定的；利用前向时刻的MEMS传感器融合量测信息对当前时刻状态进行预测，得到当前时刻预测值；利用贝叶斯滤波根据当前时刻的MEMS传感器融合量测信息和当前时刻预测值确定真实角速率。通过多个MEMS传感器量测模型进行线性拟合从而满足扰动消除解析条件，得到与扰动无关的伪量测模型；利用融合系数对伪量测模型进行加权融合，得到融合量测方程，减小伪量测模型中由线性组合引起的误差；最后利用贝叶斯滤波对噪声进行滤波，实现对扰动的消除，提高MEMS传感器抗干扰的能力。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明提供的MEMS阵列式传感器干扰抑制方法流程图；
图2为本发明提供的MEMS阵列式传感器干扰抑制系统示意图；
图3为仿真测试结果图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明的目的是提供提高MEMS传感器抗干扰能力的阵列式控制方法及系统，通过对MEMS阵列式传感器未知干扰进行抑制，从而提高MEMS传感器抗干扰的能力。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
如图1所示，本发明提供的提高MEMS传感器抗干扰能力的阵列式控制方法，包括：
步骤101：获取MEMS阵列式传感器中的多个MEMS传感器量测信息。
步骤102：根据多个所述MEMS传感器量测信息构建多个MEMS传感器量测模型。所述MEMS传感器量测模型为带有干扰的MEMS传感器量测模型。
步骤103：对多个所述MEMS传感器量测模型进行线性组合，得到伪量测模型。
步骤104：利用融合系数对所述伪量测模型进行加权融合，得到融合量测方程；所述融合系数是利用拉格朗日函数对约束条件进行最优化求解确定的。
步骤105：利用前向时刻的MEMS传感器融合量测信息对当前时刻状态进行预测，得到当前时刻预测值。所述前向时刻的MEMS传感器融合量测信息是根据所述融合量测方程确定的。步骤105，具体包括：
利用前向时刻的MEMS传感器融合量测信息对当前时刻状态进行预测，得到第一预测函数。
对所述第一预测函数进行高斯假设，得到第二预测函数。
对所述第二预测函数的期望和方差进行求解，确定当前时刻预测值。
步骤106：利用贝叶斯滤波根据当前时刻的MEMS传感器融合量测信息和所述当前时刻预测值确定真实角速率。所述当前时刻的MEMS传感器融合量测信息是根据所述融合量测方程确定的。步骤106，具体包括：
利用当前时刻量的MEMS传感器量测信息对所述当前时刻预测值进行更新并对更新后的当前时刻预测值进行高斯假设，得到状态估计方程。
利用贝叶斯滤波根据所述状态估计方程的期望值确定真实角速率。
作为一种可选地实施方式，所述融合系数的确定过程包括：
获取所述伪量测模型在所述约束条件下的最优化方程；根据所述最优化方程构建拉格朗日函数；对所述拉格朗日函数求偏导，确定极值点；根据所述极值点确定融合系数。
如图2所示，本发明提供的一种MEMS阵列式传感器干扰抑制系统，包括：
获取模块201，用于获取MEMS阵列式传感器中的多个MEMS传感器量测信息。
构建模块202，用于根据多个所述MEMS传感器量测信息构建多个MEMS传感器量测模型；所述MEMS传感器量测模型为带有干扰的MEMS传感器量测模型。
线性组合模块203，用于对多个所述MEMS传感器量测模型进行线性组合，得到伪量测模型。
加权融合模块204，用于利用融合系数对所述伪量测模型进行加权融合，得到融合量测方程；所述融合系数是利用拉格朗日函数对约束条件进行最优化求解确定的。
预测模块205，用于利用前向时刻的MEMS传感器融合量测信息对当前时刻状态进行预测，得到当前时刻预测值。所述前向时刻的MEMS传感器融合量测信息是根据所述融合量测方程确定的；所述预测模块205，具体包括：
预测单元，用于利用前向时刻的MEMS传感器融合量测信息对当前时刻状态进行预测，得到第一预测函数；高斯假设单元，用于对所述第一预测函数进行高斯假设，得到第二预测函数；求解单元，用于对所述第二预测函数的期望和方差进行求解，确定当前时刻预测值。
真实角速率确定模块206，用于利用贝叶斯滤波根据当前时刻的MEMS传感器融合量测信息和所述当前时刻预测值确定真实角速率。所述当前时刻的MEMS传感器融合量测信息是根据所述融合量测方程确定的。所述真实角速率确定模块206，具体包括：
更新单元，用于利用当前时刻量的MEMS传感器量测信息对所述当前时刻预测值进行更新并对更新后的当前时刻预测值进行高斯假设，得到状态估计方程；真实角速率确定单元，用于利用贝叶斯滤波根据所述状态估计方程的期望值确定真实角速率。
作为一种可选地实施方式，所述融合系数的确定过程包括：获取所述伪量测模型在所述约束条件下的最优化方程。根据所述最优化方程构建拉格朗日函数。对所述拉格朗日函数求偏导，确定极值点。根据所述极值点确定融合系数。
为满足MEMS传感器在复杂环境下的高精度应用，对MEMS陀螺阵列进行环境扰动抑制，本发明首先对传感器阵列中各传感器节点的量测数据进行线性组合，使其满足扰动消除解析条件，得到与扰动无关的伪量测模型；其次根据上述伪量测数据的方差，利用最小方差对上述伪量测数据进行融合，减小伪量测模型中由线性组合引起的误差；最后设计基于贝叶斯法则的滤波器，通过对噪声进行滤波，实现对扰动的消除，提高MEMS传感器抗干扰的能力。
本发明提供的MEMS阵列式传感器干扰抑制方法在实际应用中具体的步骤如下：
步骤一：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未知扰动的MEMS传感器量测模型，从而准确描述在外界干扰下MEMS传感器的量测信息。
对MEMS陀螺仪的量测建立未知扰动输入的连续时间状态空间模型：
xk＝Akxk-1+wk (1)
Yk＝Hxk+Vk+Guk (2)
其中Ak＝I1×1，Yk＝[y1，k，…，yn，k]T，H＝[h1，…，hn]T，Vk＝[v1，k，…，vn，k]T，G＝[g1，…，gn]T。其中xk表示陀螺第k个采样点的真实角速率，yi，k表示i(i＝1,2,…,N)个陀螺的量测。wk和v1，k分别代表过程噪声和量测噪声，其均为零均值高斯白噪声，其方差满足
Figure BDA0003536784110000081
和
Figure BDA0003536784110000082
其中Q＝5，R＝[12.67,19.32,14.94,13.79]T。H，A，G表示状态转移矩阵，其皆为已知矩阵。Ak为状态转移矩阵，k为陀螺第k个采样点，Yk为N个陀螺量测的矩阵，uk为陀螺所受扰动，hn为第i个陀螺的刻度因子，gn为第n个陀螺的扰动因子，Qk为状态噪声方差，δkl为kronecker函数，
Figure BDA0003536784110000083
为量测噪声方差，Vk为量测噪声的矩阵。
步骤二：选取符合条件的线性组合系数对多个MEMS传感器信号进行线性组合，当组合系数C与扰动比例因子G满足解耦条件时，可得到与未知扰动无关的伪量测模型。
对各陀螺量测信息进行线性组合
CYk＝CHxk+CVk+CGuk (3)
其中，C为组合系数，上述方程可被写为
Figure BDA0003536784110000084
其中C＝[1,1,-1,-1]，H＝[1,1,1,1]，G＝[1,1.6,1.6,1.6]。I为单位矩阵，
Figure BDA0003536784110000085
为新的未知偏差，当扰动解耦条件(5)被满足时
rank(CG)＝rank(G) (5)
其中，rank(CG)为组合系数与扰动比例因子乘积的矩阵秩，rank(G)为扰动比例因子矩阵的秩。存在方程满足
Figure BDA0003536784110000086
则可得到与未知扰动无关的伪量测模型(6)
Figure BDA0003536784110000087
其中
Figure BDA0003536784110000088
Figure BDA0003536784110000089
Figure BDA00035367841100000810
为伪量测矩阵，HP为伪量测的刻度因子矩阵，
Figure BDA0003536784110000091
为伪量测的噪声矩阵，
Figure BDA0003536784110000092
为第n个陀螺的伪量测
Figure BDA0003536784110000093
为第n个陀螺的伪量测的刻度因子，
Figure BDA0003536784110000094
为第n个陀螺的伪量测噪声。伪量测矩阵即融合量测矩阵。
步骤三：基于最小方差对步骤二中的多个传感器的伪量测模型进行加权融合，利用拉格朗日方程对约束条件下的极值进行求解，从而得到使融合方差最小的加权系数，减小由线性组合引起的误差。基于最小方差进行融合减小由线性组合导致的误差。该方法通过设计约束条件下的最优化方法，使伪量测模型噪声的方差最小，同时保持组合后刻度因子不变，利用拉格朗日函数对融合系数进行求解。
约束条件下的最优化方程(7)
Figure BDA0003536784110000095
其中，
Figure BDA0003536784110000096
为融合量测的噪声，
Figure BDA0003536784110000097
为方差，li为融合系数，hi为第i个陀螺的刻度因子，hc为任一陀螺的刻度因子，n为陀螺的个数，c为1～n中的随机数，构建拉格朗日函数(8)
Figure BDA0003536784110000098
其中，L(l1，…，ln)为拉格朗日函数，f(l1，…，ln)为融合量测噪声方差的函数，λ为拉格朗日乘子。
Figure BDA0003536784110000099
为约束函数，
Figure BDA00035367841100000910
为两变量的协方差，
Figure BDA00035367841100000911
第i个陀螺的伪量测噪声。
Figure BDA00035367841100000912
第j个陀螺的伪量测噪声。li为第i个陀螺的融合系数。lj为第j个陀螺的融合系数。i、j表示第i、j个陀螺。通过对拉格朗日函数求偏导并令其偏导数等于0可求得可能的极值点
Figure BDA00035367841100000913
其中方程(9)的解为方程(10)
Figure BDA0003536784110000101
加权融合系数计算
Figure BDA0003536784110000102
则可得到融合量测方程(12)
Figure BDA0003536784110000103
其中
Figure BDA0003536784110000104
Figure BDA0003536784110000105
为融合量测，hf为融合刻度因子，
Figure BDA0003536784110000106
为第i个陀螺的伪量测的刻度因子，
Figure BDA0003536784110000107
为第i个陀螺的伪量测的噪声。
步骤四：使用一种基于贝叶斯法则的滤波器，利用前向时刻的融合量测对当前时刻的状态进行预测，通过预测状态的方差计算滤波器增益，最后利用当前时刻的融合量测对上一步的预测状态进行更新，滤除融合量测中的噪声，完成对未知扰动的消除。通过预测-更新循环进行，实现噪声的滤波。通过多信号最小方差差分融合，利用多传感器阵列，对各传感器量测进行线性组合，从而消除扰动，利用加权融合方法与贝叶斯滤波对残余误差与噪声进行滤除，抑制扰动对MEMS传感器阵列的影响，提高MEMS传感器抗干扰的能力。
首先利用前向时刻的融合量测对当前时刻的状态进行预测，其中，状态陀螺即传感器的真实信号：
Figure BDA0003536784110000108
其中，
Figure BDA0003536784110000109
为已知1～k-1时刻融合量测时k时刻状态值的概率分布，
Figure BDA00035367841100001010
为已知k时刻状态值和1～k-1时刻融合量测时k时刻状态值的概率分布，
Figure BDA00035367841100001011
为已知1～k-1时刻融合量测时k-1时刻状态值的概率分布，通过高斯假设，可对式(13)进行如下计算，
Figure BDA0003536784110000111
Figure BDA0003536784110000112
Figure BDA0003536784110000113
其中，p(xk|xk-1)为条件概率，
Figure BDA0003536784110000114
为xk-1的期望，
Figure BDA0003536784110000115
为xk-1的方差，
Figure BDA0003536784110000116
为状态噪声标准差。对预测函数(16)的期望与方差进行求解可得
Figure BDA0003536784110000117
Figure BDA0003536784110000118
其中
Figure BDA0003536784110000119
表示前向时刻量测对当前时刻状态的预测。
Figure BDA00035367841100001110
为前向时刻量测对当前时刻状态的预测的方差。其次用当前时刻量测对预测值进行更新
Figure BDA00035367841100001111
其中，
Figure BDA00035367841100001112
为
Figure BDA00035367841100001113
已知时传感器k时刻状态的概率分布，
Figure BDA00035367841100001114
为xk已知时传感器1～k时刻的融合量测的概率分布，P(xk)为状态的概率分布，
Figure BDA00035367841100001115
为传感器量测的概率分布，
Figure BDA00035367841100001116
为xk已知时传感器k时刻的融合量测的概率分布，
Figure BDA00035367841100001117
为1～k-1时刻的融合量测已知时k时刻的融合量测概率分布，通过高斯假设可对(19)进行如下计算
Figure BDA00035367841100001118
Figure BDA00035367841100001119
其中，
Figure BDA00035367841100001120
为融合量测，
Figure BDA00035367841100001121
为融合量测噪声的方差，整理合并可得状态估计方程(22)
Figure BDA0003536784110000121
对其期望，方差与增益进行计算，同时令真实角速率估计值等于方程(22)的期望值
Figure BDA0003536784110000122
Figure BDA0003536784110000123
Figure BDA0003536784110000124
其中，
Figure BDA0003536784110000125
和
Figure BDA0003536784110000126
为都是k时刻状态的估计值，
Figure BDA0003536784110000127
为k时刻估计值的方差，K为滤波增益因子即对当前时刻量测的信任度，hf为融合量测刻度因子，方程(23)所估计的真实角速率为MEMS陀螺阵列的最终输出信号。
为了评价本发明提供的方法及系统，将所提算法与卡尔曼滤波算法进行测试比较，结果显示所提算法可显著抑制MEMS传感器的扰动，而卡尔曼滤波算法的抑制效果有限。由结果可表明该方法可通过对MEMS传感器未知扰动的抑制进而提高MEMS传感器在复杂环境下的抗干扰能力。如图3所示，本发明提供的方法产生的曲线平缓，无较大波动，说明对陀螺扰动抑制效果较好。
由上述可知，利用各传感器节点的量测数据，通过选择线性组合系数对上述量测进行线性组合，在满足扰动解耦条件时，实现对未知扰动的消除；随后利用拉格朗日方程对约束条件下的极值进行求解，计算加权融合系数，使伪量测加权融合信号方差最小；最后使用一种基于贝叶斯法则的滤波器，通过前向时刻量测预测与当前时刻量测更新的循环过程，对量测中的噪声进行滤波，实现完成对扰动的抑制，提高传感器抗干扰的能力。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的系统而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (8)

1.提高MEMS传感器抗干扰能力的阵列式控制方法，其特征在于，包括：
获取MEMS阵列式传感器中的多个MEMS传感器量测信息；
根据多个所述MEMS传感器量测信息构建多个MEMS传感器量测模型；所述MEMS传感器量测模型为带有干扰的MEMS传感器量测模型；
对多个所述MEMS传感器量测模型进行线性组合，得到伪量测模型；
利用融合系数对所述伪量测模型进行加权融合，得到融合量测方程；所述融合系数是利用拉格朗日函数对约束条件进行最优化求解确定的；
利用前向时刻的MEMS传感器融合量测信息对当前时刻状态进行预测，得到当前时刻预测值；所述前向时刻的MEMS传感器融合量测信息是根据所述融合量测方程确定的；
利用贝叶斯滤波根据当前时刻的MEMS传感器融合量测信息和所述当前时刻预测值确定真实角速率；所述当前时刻的MEMS传感器融合量测信息是根据所述融合量测方程确定的。
2.根据权利要求1所述的MEMS阵列式传感器干扰抑制方法，其特征在于，所述融合系数的确定过程包括：
获取所述伪量测模型在所述约束条件下的最优化方程；
根据所述最优化方程构建拉格朗日函数；
对所述拉格朗日函数求偏导，确定极值点；
根据所述极值点确定融合系数。
3.根据权利要求1所述的MEMS阵列式传感器干扰抑制方法，其特征在于，所述利用前向时刻的MEMS传感器融合量测信息对当前时刻状态进行预测，得到当前时刻预测值，具体包括：
利用前向时刻的MEMS传感器融合量测信息对当前时刻状态进行预测，得到第一预测函数；
对所述第一预测函数进行高斯假设，得到第二预测函数；
对所述第二预测函数的期望和方差进行求解，确定当前时刻预测值。
4.根据权利要求1所述的MEMS阵列式传感器干扰抑制方法，其特征在于，所述利用贝叶斯滤波根据当前时刻的MEMS传感器融合量测信息和所述当前时刻预测值确定真实角速率，具体包括：
利用当前时刻量的MEMS传感器量测信息对所述当前时刻预测值进行更新并对更新后的当前时刻预测值进行高斯假设，得到状态估计方程；
利用贝叶斯滤波根据所述状态估计方程的期望值确定真实角速率。
5.一种MEMS阵列式传感器干扰抑制系统，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取MEMS阵列式传感器中的多个MEMS传感器量测信息；
构建模块，用于根据多个所述MEMS传感器量测信息构建多个MEMS传感器量测模型；所述MEMS传感器量测模型为带有干扰的MEMS传感器量测模型；
线性组合模块，用于对多个所述MEMS传感器量测模型进行线性组合，得到伪量测模型；
加权融合模块，用于利用融合系数对所述伪量测模型进行加权融合，得到融合量测方程；所述融合系数是利用拉格朗日函数对约束条件进行最优化求解确定的；
预测模块，用于利用前向时刻的MEMS传感器融合量测信息对当前时刻状态进行预测，得到当前时刻预测值；所述前向时刻的MEMS传感器融合量测信息是根据所述融合量测方程确定的；
真实角速率确定模块，用于利用贝叶斯滤波根据当前时刻的MEMS传感器融合量测信息和所述当前时刻预测值确定真实角速率；所述当前时刻的MEMS传感器融合量测信息是根据所述融合量测方程确定的。
6.根据权利要求5所述的MEMS阵列式传感器干扰抑制系统，其特征在于，所述融合系数的确定过程包括：
获取所述伪量测模型在所述约束条件下的最优化方程；
根据所述最优化方程构建拉格朗日函数；
对所述拉格朗日函数求偏导，确定极值点；
根据所述极值点确定融合系数。
7.根据权利要求5所述的MEMS阵列式传感器干扰抑制系统，其特征在于，所述预测模块，具体包括：
预测单元，用于利用前向时刻的MEMS传感器融合量测信息对当前时刻状态进行预测，得到第一预测函数；
高斯假设单元，用于对所述第一预测函数进行高斯假设，得到第二预测函数；
求解单元，用于对所述第二预测函数的期望和方差进行求解，确定当前时刻预测值。
8.根据权利要求5所述的MEMS阵列式传感器干扰抑制系统，其特征在于，所述真实角速率确定模块，具体包括：
更新单元，用于利用当前时刻量的MEMS传感器量测信息对所述当前时刻预测值进行更新并对更新后的当前时刻预测值进行高斯假设，得到状态估计方程；
真实角速率确定单元，用于利用贝叶斯滤波根据所述状态估计方程的期望值确定真实角速率。
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