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利用内置陀螺仪估算姿态可实现基于智能手机的惯性导航系统,但测量噪声导致姿态无限漂移,使得基于智能手机的惯性导航系统具有一定的局限.根据该不足,提出一种基于卡尔曼滤波的姿态估算算法,通过融合陀螺仪的姿态估算结果和加速度计的测量结果得到高精度的智能手机姿态,并利用集成在智能手机的惯性导航算法得到参考姿态,避免使用较昂贵的测量设备.首先介绍了一种智能手机和内置惯性传感器的初始参数,用于计算智能手机的姿态.然后比较了6次从自由落体到静止和绕x轴缓慢旋转360°场景时智能手机的参考姿态、基于陀螺仪的估算姿态和基于推荐算法的姿态.实验结果表明基于推荐算法的智能手机姿态精度最高且没有漂移现象,该结果论证了本工作对提高智能手机姿态的精度具有可行性. 相似文献
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提出了一种高可靠的开关电容PUF(RSC-PUF)电路,通过在开关电容PUF(SCPUF)内部嵌入一个测试电容及相应的控制电路,在其运行过程中自动测试每个PUF单元的电容偏差,根据偏差大小为每bit输出生成相应的可靠性标识值,外部电路可以由此挑选可靠的PUF单元输出构建数字密钥.在HJ 0.18μm CMOS(互补金属氧化物半导体)工艺下进行流片验证,结果显示:当被挑选的可靠PUF的比率为20.5%时,RSC-PUF的比特错误率达到1×10-8以下,满足密钥产生所需的可靠性要求;而32 bit RSC-PUF所消耗的面积与SC PUF相比增加了约74.8%,远小于纠错机制所需要的开销. 相似文献
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