基于小波能量元激光陀螺漂移信号去噪方法研究

为了减少陀螺仪的误差并提高其精度,需要对陀螺仪误差进行估算与补偿,本文应用Allan方差法对激光陀螺的输出数据进行定性分析,得出激光陀螺所包含的各种误差及其整个噪声统计特性,并且应用基于小波能量元的方法对激光陀螺的漂移输出数据进行处理,结果表明小波能量元的方法可以有效的出量化噪声外的消除激光陀螺的各种噪声.     

单激光陀螺罗盘寻北误差建模及滤波技术

传统吊带式陀螺罗盘系统短时间快速寻北精度较低,对环境的适应能力差.为提高陀螺罗盘寻北性能,提出使用单激光陀螺作为测量元件的二位置罗盘寻北方案.考虑到激光陀螺输出数据特性以及陀螺罗盘系统应用条件,通过对激光陀螺误差源进行分析,确定针对陀螺输出数据使用惯性环节滤波和滑动平均的组合滤波方法.以低精度激光陀螺实验数据进行仿真计算.滤波前后信号对比明显,说明滤波方法对噪声信号抑制效果明显;寻北结果达到4'的精度且收敛速度较快,证明了方案的可行性.     

基于小波分析的激光陀螺信号处理

随机噪声是影响激光陀螺精度的一个重要因素,其中随机噪声主要是白噪声。利用小波变换理论对激光陀螺数据进行消噪处理是小波的一个最基本的应用。选用Daubechies小波函数作为小波基,采用软阀值方法去除噪声。对某型号的激光陀螺的滤波结果表明了该方法的有效性。     

一种新型高效的激光陀螺抖动信号剥除技术研究与实现

激光陀螺的输出信号中包涵外界输入角速度、机械抖动角速度两部分信息,而机械抖动角速度是一个叠加了一定噪声的标准正弦振动;在此提出了一种正弦抖动剥除技术,能极大地衰减激光陀螺输出信号中的正弦分量,实现对陀螺输出信号的初步解调,并采用FPGA作为实现工具;文章首先对激光陀螺输出信号特性进行了分析,提出了一种新型的抖动剥除技术的理论模型;然后具体介绍了这种技术在FPGA上的实现方法;最后利用基于本技术设计的FPGA+DSP系统对某型号激光陀螺进行了测试,通过观察证明本方法能很好地实现激光陀螺正弦抖动剥除,剥除后的激光陀螺正弦幅值能衰减到原始值的1/70。     

二频机抖激光陀螺高精度低延时信号解调电路设计

在激光陀螺信号解调滤波过程中,工程上经常运用高阶FIR滤波电路来实现抖动信号剥除;这种方法虽然精度高但具有较高的延时,无法满足激光陀螺输出结果实时性的要求;为了解决这个问题,提出了一种基于FPGA的激光陀螺信号解调电路,利用自适应滤波原理对激光陀螺输出抖动信号进行自适应剥除,最后进行了相应精度及延迟测试;实验结果表明激光陀螺信号经过该系统自适应抖动剥除后效果较好,激光陀螺静态输出百秒方差仅为千分之三且系统延迟0.6 ms远低于常规5 ms延迟,满足了激光陀螺信号解调高精度低延时的要求。     

基于神经网络的开环光纤陀螺误差补偿方法

根据开环光纤陀螺线性度课差随角速度增大而增大的特性,提出了在大角速度情况下应用神经网络对陀螺误差进行建模并补偿,在小角速度时对陀螺输出数据进行平滑滤波以抑制噪声的分段误差补偿方法.在速率转台上对开环光纤陀螺(VG941)进行测试并采集了测量范围内陀螺的多组实际输出数据,基于这些数据对单输入单输出的神经网络进行训练,得到了开环光纤陀螺的神经网络模型.在所得模型基础上,对整个测量范围内的陀螺原始输出数据采用分段补偿方法进行了陀螺误差补偿,并使开环光纤陀螺最大线性度误差由15%下降到0.3%,提高了开环光纤陀螺的测量精度.实验结果表明基于神经网络的开环光纤陀螺误差补偿方法对提高开环光纤陀螺的精度、扩大其应用范围具有实用价值.     

虚拟陀螺技术研究

提出了一种基于阵列数据融合的虚拟陀螺技术来提高微机械陀螺的精度.其将多个同类型的陀螺组合形成阵列.采用Allan方差方法提取微机械陀螺的速率随机游走、角度随机游走等噪声,并利用阵列陀螺间同类噪声的相关性建立卡尔曼滤波器的系统噪声方差阵及量测噪声方差阵,设计实现了静态和动态两种最优滤波器对陀螺的输出进行最优估计.实验结果显示:三个偏置稳定性为35 deg/hr的微陀螺经静态、动态滤波后,所形成的虚拟陀螺偏置稳定性分别降至0.15 deg/hr和20deg/hr,表明该虚拟陀螺技术可有效提高微机械陀螺的精度.     

基于FPGA的抖动偏频激光陀螺高精度信号解调

分析了抖动偏频激光陀螺信号的解调原理,提出了一种利用数字信号处理技术并采用FPGA实现的抖动解调方法;通过对激光陀螺脉冲计数值高速采样并采用数字滤波器滤波处理,可以有效消除抖动引起的信号噪声,得到所需的惯性角速率测量信息;增加数字预滤器,以滤除陀螺脉冲输出信号中的尖峰或毛刺干扰,可以进一步提高解调精度;为满足实时性要求,该方法采用FPGA来实现;实验表明,相对整周期采样解调,此方法提高了解调精度。     

基于人工神经网络的激光陀螺零偏补偿方法研究

激光陀螺受到多普勒频移量的影响导致零偏,为此提出基于人工神经网络的激光陀螺零偏补偿方法。根据激光陀螺在零偏状态下的载流子态密度分布得到激光陀螺的激光多普勒振动信号,通过小波变换将含噪信号进行特征分解,通过线性组合叠加的方法计算激光陀螺零偏分量,对激光陀螺的固定偏差进行反馈补偿控制,构建人工神经网络模型进行激光陀螺零偏补偿的自适应训练。在人工神经网络的输入层输入固有模态参数,根据激光陀螺的散射光强和幅度值进行自适应学习,实现激光陀螺的零偏稳态补偿。实验测试表明,该方法进行激光陀螺零偏补偿能有效去除频偏,提高输出信噪比,有效减少自身和外界噪声的干扰,提高了激光陀螺的稳态性。     

环形激光陀螺测试技术的研究与设计

针对某环形激光陀螺传感器的总体输出误差特点,应用Allan方差法完成了对RLG频域输出误差的建模评估,包括陀螺的随机游走误差、零偏稳定性误差,以及马尔可夫噪声误差等,建立了温度误差零偏补偿模型。在陀螺测试过程中,采用了转台交差逆转的方法,尝试将零偏衰减中的常值漂移和线性漂移部分自动补消,结果表明可以改善传统的RLG转台测试法的测试精度。     

一种点云数据噪声点的随机滤波处理方法

目前逆向工程中广泛采用激光扫描法来获取数据，测量过程中不可避免地混有不合理的噪声点，导致重构的曲线、曲面不光滑，因此，需要去除数据中的噪声点。对激光线扫描法获取数据的噪声点处理方法进行了研究。噪声点处理方法与点云数据的排列形式有关，通过对点云数据噪声数学模型的分析，认为激光线扫描法获取数据时，噪声点的产生主要是由随机误差引起的，其特点是幅值大，在光刀扫描线上引起较大的尖峰，据此提出一种简单、快速、实用的降噪方法——随机滤波法。该方法通过比较连续点之间的相对位置，给定一个阈值，将其中位置起伏较大的点判定为噪声点并予以去除。通过实例验证该方法能满足曲线、曲面重构的要求。     

适用于事件触发的分布式随机目标跟踪方法

研究了一类基于RSSI（Received signal strength indication）测距的分布式移动目标跟踪问题,提出了一种适用于事件触发无线传感器网络（Wireless sensor networks,WSNs）的分布式随机目标跟踪方法.首先考虑移动机器人模型的不确定性,引入了带有随机参数的过程噪声协方差,应用改进平方根容积卡尔曼滤波（Square root cubature Kalman filter,SRCKF）得到局部估计;然后采用无模型CI（Covariance intersection）融合估计方法以降低随机过程噪声协方差带来的不利影响.该方法充分利用有模型和无模型方法的优势,实现系统模型和量测不理想情况下的分布式目标跟踪.基于E-puck机器人的目标跟踪实验表明,事件触发的工作模式可有效地减少能量消耗,带随机参数的滤波方法更适合于随机目标的跟踪.     

激光雷达的多源数据融合点云分类算法研究

根据单档输电线空间分布特性,提出了改进随机采样一致的输电线点云分割方法。首先优化初始样本点选择原则、引入最小二乘原理参数求解等改进策略,提高了随机采样一致性算法输电线模型重建精度;然后以直线-抛物线方程为单根输电线识别的约束条件,利用逐根提取方式实现输电线激光点云分割。选择两组典型代表性的机载激光点云数据进行实验分析,该方法有效解决了数据缺失、点云噪声等复杂背景环境的输电线激光点云分割,准确率、召回率和整体精度最小值分别为99.19%、99.25%、99.10%。较之已有方法,本文方法具有点云分割精度高、算法普适性强的优势;随机采样一致性(RANSAC)算法是常见的激光点云分割方法,但该算法推广至输电线场景时存在点云分割效率低、抗噪性差等不足,不利于高精度的输电线模型重建及后续线路风险检测。     

论随机噪声对光谱测量的影响

光谱分析在分析化学,特别是定量分析中有越来越多用途。光谱测量过程中不可避免地存在随机噪声,会影响光谱分析结果。目前光谱预处理技术主要研究减小噪声的方法,未从理论上研究噪声对光谱的影响。本文从理论上推导随机噪声对光谱的影响公式,旨为后续光谱分析中噪声的减小和抑制奠定理论基础。论文从光谱测量所得原始信号为理论信号与随机噪声之和入手,推导了测量光谱的表达式,并将该表达式代入吸光度公式,推导出吸光度与噪声的关系。通过期望与方差的定义,推导了吸光度的期望与方差表达式。结果表明,实测吸光度是对理论吸光度的有偏估计,且实测吸光度中的噪声功率不仅与测量过程中的随机噪声功率有关,还与理论光谱有关。最后通过对多次重复测量的红外光谱与紫外光谱的分析说明了理论分析的正确性。因此,为了更加准确地估计光谱参数,降低光谱分析的最低检测门限,提高光谱分析的科学性、系统性、适用性与可信性,应在此理论分析基础上深入研究光谱预处理技术,以便将随机噪声对光谱的影响降低到最低程度。     

焊接机器人图像传感器噪声分析

焊接机器人获取焊缝的计算机视觉信息过程中,由于工件表面的反光系数,光学镜头性能的非线性,光电转换时叠加了随机噪声;信号电荷的存储、传输和输出存在暗电流等噪声;视频信号传输时存在噪声;视频信号模数转换存在量化噪声,导致获取的二维数字图像信号有一定的误差。为了减小此误差对后续的图像处理的影响,对图像传感器的图像噪声进行了分析,并得到了一个经验的图像噪声模型,实验结果表明:该模型有效且实用。     

基于LLE方法的地震数据随机噪声压制

奇异值分解（SVD）方法在地震数据去噪中得到了较好的发展。在时间域或频率域进行随机噪声压制时,SVD技术往往对呈现线性模式的水平同相轴有较好的去噪效果。然而,对呈现非线性模式的弯曲同相轴效果不佳,从而限制了其在实际中的应用。为此,提出一种基于局部线性嵌入（LLE）的地震数据随机噪声压制方法,其思想是不考虑LLE方法的降维特性,而仅考虑其重构特性,利用局部线性嵌入的重构思想,对地震数据采样点用其近邻进行重构,得到去除随机噪声后的结果。正演模型及实际资料处理结果对比表明,该方法在有效压制随机噪声的同时,能够较好地保留非线性模式的有效信号,优于常规SVD滤波结果。     

三角测距激光雷达的光斑定位算法研究

为了降低激光雷达测距系统的光斑信号噪声,提高系统的测距精度,对属性距离加权平均滤波及灰度质心法进行改进,提出一种应用于激光雷达系统的改进算法。以曲率为属性的属性距离加权平均滤波在去噪的同时很好地突出了光斑的峰值点。通过多次迭代计算灰度质心的求质心方法,进一步地提高光斑中心的定位精度,还解决了一般平方加权质心法容易受到噪声影响的问题。在MATLAB仿真环境中对实际采集的数据进行处理,实验表明本文算法对于4μs的像素单元可以取得0.05 pix的定位精度,并具有较好的稳定性。     

From laser point clouds to surfaces: Statistical nonparametric methods for three-dimensional reconstruction

This paper presents a new method for the reconstruction of three-dimensional objects surveyed with a terrestrial laser scanner. The method is a 2.5D surface modelling technique which is based on the application of statistical nonparametric regression methods for point cloud regularization and mesh smoothing, specifically the kernel-smoothing techniques. The proposed algorithm was tested in a theoretical model-simulations being carried out with the aim of evaluating the ability of the method to filter random noise and oscillations related to the acquisition of data during the fieldwork-and the results were satisfactory. The method was then applied, as a reverse engineering tool, to real-world data in the field of naval construction. A precise solution to the problem of obtaining realistic surfaces and sections of large industrial objects from laser 3D point clouds is provided, which has proved to be efficient in terms of computational time.     

结合自适应空间与CRF的遥感影像变化检测

提出了一种结合自适应空间与条件随机场（CRF）的新框架用于高分辨率遥感影像变化检测,解决了两幅影像配准误差造成的噪声和条件随机场产生的过平滑问题。通过加权自适应空间（WAS）获取差异图像消除了因配准误差造成的部分噪声,采用基于形态学重构的FCM聚类方法（MFCM）构建CRF一阶势减少了斑点噪声;引入带光谱—空间约束的模型改进CRF二阶势,进一步提高了算法的抗噪性能并可防止过平滑现象。与现有方法相比,该算法的检测精度、虚检率和漏检率都得到明显改进,同时较好地保留了边缘信息。     

小波分析在激光测距传感器中的应用

激光宽高检测系统利用激光测距原理对行驶车辆的宽高进行检测,而所测信号掺杂有较大的车辆边缘光噪声,降低了系统的测量准确性。鉴于小波分析的时频局部特性,将小波分析法应用到消除高频光噪声干扰的应用中,提高激光车辆宽高检测系统的准确性,并通过Matlab中小波分析工具仿真和实际验证,证明可以消除光噪声对系统的影响和达到提高测量准确度的目的。