一种基于Haar小波的光纤陀螺信号实时滤波方法

为了改善惯性稳定平台控制系统中光纤陀螺信号质量,提出了一种基于Haar小波的光纤陀螺信号实时滤波方法。首先通过仿真,说明了影响现有小波方法实时滤波效果的根源,即边界问题;进而通过理论分析,对边界问题产生的原因进行深入剖析,并从支撑集和对连续阶梯信号的逼近两个层面,详细论证了Haar小波对于光纤陀螺信号实时滤波的适用性;最后提出一种基于Haar小波的实时陀螺信号滤波方法,既利用了小波优越的信号-噪声分离能力,又可满足实时应用背景的要求,完全适用于惯性稳定平台控制系统中的光纤陀螺信号滤波。经试验验证,此方法具备很好的陀螺实时滤波性能,滤波后信号的随机噪声可降低40%以上,使用滤波后陀螺信号闭环后,惯性稳定平台控制系统的稳定精度可以提升14%。     

基于粒子滤波的光纤陀螺寻北方案

为了降低噪声对光纤陀螺（FOG）寻北的影响,提高寻北速度和精度,提出了一种基于粒子滤波（PF）的光纤陀螺寻北方案。首先基于单轴光纤陀螺能够敏感地球自转角速率水平分量的输出特性,建立非线性光纤陀螺寻北系统的状态空间模型和观测模型。根据粒子滤波的基本原理,以及在解决非线性系统估计问题上的优势,利用粒子滤波来解算出光纤陀螺敏感轴与真北方向的夹角。仿真实验结果表明,该方案不仅可以在20至30倍采样时间间隔内快速获得寻北结果,而且可以有效解决光纤陀螺常值漂移和随机噪声的影响,其精度优于基于扩展卡尔曼滤波（EKF）的寻北结果。     

基于自适应时频峰值滤波的光纤陀螺去噪算法

为减小光纤陀螺输出信号噪声、提高惯导系统精度,提出了光纤陀螺信号自适应时频峰值滤波算法。对光纤陀螺信号进行初始变换并调制,采用伪Wigner-Ville分布对调制信号进行时频分析,给出了一种自适应的伪Wigner-Ville分布最优窗长获取准则,通过局部峰值搜索实现编码信号的瞬时频率估计进而还原出有用信号,实现了光纤陀螺噪声的去除。详细对比了小波方法与自适应时频峰值滤波算法并分析了两者的去噪效果。仿真结果和实际数据验证表明:自适应时频峰值滤波算法能有效减小光纤陀螺输出噪声,信噪比比小波滤波改善1³ dB;特别对于高动态信号,该算法滤波后的信号能够有效地跟踪原始信号。     

基于LS-WSVM的光纤陀螺漂移辨识

提出了一种最小二乘小波支持向量机(LS-WSVM)的光纤陀螺的漂移辨识算法.该方法将Mexihat小波函数作为核函数,与最小二乘支持向量机(LS_SVM)相结合建立起通用模型;用光纤陀螺漂移数据训练通用模型,从而得到该光纤陀螺的漂移模型.并用F法则检验了该模型的适应性.试验表明,在相同条件下,与基于Gauss核函数的最小二乘支持向量机模型相比,该模型拥有更高的辨识精度.证明了用最小二乘小波支持向量机对光纤陀螺的机漂移辨识是合适的,有效的.     

光纤陀螺随机漂移建模与分析

光纤陀螺精度是惯导系统精度高低与否的关键因素,而减小陀螺随机漂移是提高其精度的重要手段.对陀螺输出数据中的随机漂移建立模型,在此基础上对陀螺数据进行滤波,可以有效提高光纤陀螺的输出精度,从而提高惯导系统的精度.本文通过大量实验建立了光纤陀螺随机漂移的ARMA模型,通过有效滤波对随机漂移进行滤除,并且对滤波结果进行Allan方差分析.分析结果表明,光纤陀螺输出信号中存在的主要误差源以及正弦噪声较滤波前明显减小到50％,有效地抑制了高频噪声,验证了光纤陀螺随机漂移建立模型的正确性.本文还设计了可视化软件,具有较高的工程意义.     

基于前向线性预测算法的光纤陀螺零漂的神经网络建模

在详细分析光纤陀螺零漂的基础上,提出了先用滤波算法对光纤陀螺信号进行预处理,然后采用RBF神经网络对滤波后的信号进行建模的方法。针对光纤陀螺信号特点分别采用FLP算法、小波滤波算法、解相关变步长LMS自适应滤波算法对其进行了预处理,比较三种滤波方法,小波滤波算法效果优于其它两种预处理方法,但针对基于预处理后的陀螺信号采用RBF神经网络进行建模时,小波滤波预处理后的信号在建模精度上却是最差的,而对FLP算法滤波后的信号进行RBF建模,建模精度提高了两个数量级。结果表明:基于FLP算法的RBF神经网络在光纤陀螺中的建模是有效的,可大大提高建模的精度。     

陀螺寻北仪中测量信号的在线建模与滤波

针对光纤陀螺寻北仪中光纤陀螺(FOG)和加速度计的随机误差,采用改进型二阶自回归AR(2)模型,在线建立了光纤陀螺和加速度计随机误差模型。根据该模型,建立了FOG陀螺寻北仪的12阶Kalman滤波器,实现了两个FOG和两个加速度计测量信号在寻北过程中的实时滤波。仿真、Allan方差分析与寻北试验结果表明:FOG信号中随机游走、零偏不稳定性、变化率随机游走、变化率斜坡和量化噪声五项噪声源误差系数都小于滤波前的二分之一;在减小光纤陀螺和加速度计测量信号中的随机误差,提高其精度的同时,FOG寻北仪的寻北误差减小了0.3 mil。     

基于l_2范数的EMD滤波方法在光纤陀螺信号中的应用（英文）

光纤陀螺的随机漂移限制了惯性导航系统的精度,如何减小它是一项非常艰巨的任务。结合经验模态分解(EMD)和信号与模态之间的概率密度函数,提出了一种新型的依赖Hurst指数的信号滤波方法。当H0.5时,利用l_2范数选择出相关模态,累加并形成的部分重构方法来对光纤陀螺的信号进行滤波;当H≥0.5时,间隔阈值的经验模态(EMD-IT)被引入对相关模态进行滤波,之后按照部分重构的方法对光纤陀螺的信号进行滤波;称为混合的EMD-pdf和EMD-IT。与其它的滤波方法进行对比,如基于相关函数的EMD部分重构(EMD-cor),基于概率密度函数的EMD部分重构(EMD-pdf),仿真信号和实际数据结果表明,该混合模型的优越性,有效减小了光纤陀螺的随机误差。     

采用马尔可夫链的光纤陀螺温度建模与补偿

由于光纤陀螺各组件对温度敏感,因此温度成为影响光纤陀螺精度的重要原因之一。为了消除温度效应并提高陀螺精度,通常采用对光纤陀螺进行温度建模的方法对其输出进行补偿。在对随机过程中的马尔可夫过程进行深入研究的基础上,推导出了单入单出系统的一阶受控马尔可夫链与差分方程的关系,并以此为依据建立了光纤陀螺温度模型,利用时齐转移概率对模型进行辨识,最后利用蒙特卡罗方法进行补偿后的结果仿真。通过对比补偿前后的输出可以看出,使用该方法建立的模型具有较好的预测效果,具有一定的应用前景,对光纤陀螺温度补偿工程化实现有一定的意义。     

基于l2范数的EMD滤波方法在光纤陀螺信号中的应用

光纤陀螺的随机漂移限制了惯性导航系统的精度,如何减小它是一项非常艰巨的任务.结合经验模态分解(EMD)和信号与模态之间的概率密度函数,提出了一种新型的依赖Hurst指数的信号滤波方法.当H＜0.5时,利用l2范数选择出相关模态,累加并形成的部分重构方法来对光纤陀螺的信号进行滤波;当H≥0.5时,间隔阈值的经验模态(EMD-IT)被引入对相关模态进行滤波,之后按照部分重构的方法对光纤陀螺的信号进行滤波;称为混合的EMD-pdf和EMD-IT.与其它的滤波方法进行对比,如基于相关函数的EMD部分重构(EMD-cor),基于概率密度函数的EMD部分重构(EMD-pdf),仿真信号和实际数据结果表明,该混合模型的优越性,有效减小了光纤陀螺的随机误差.