小波分析在捷联惯导陀螺信号滤波中的应用

介绍了小波变换和多分辨率分析理论。针对捷联惯导系统中光纤陀螺输出信号的特点，对其进行小波变换，去除信号中高频部分的噪声，从而抑制了陀螺的随机漂移。通过仿真实验，肯定了使用小波分析算法对陀螺输出信号进行滤波消噪处理的可行性。在实际用于捷联惯导系统中的实验结果表明，有效地提高了系统的精度。     

基于LMS与二代小波变换的光纤陀螺去噪算法

为了降低光纤陀螺输出中的噪声分量,提出一种基于最小均方法与二代小波变换相结合的去噪方法。首先利用LMS算法进行前端预处理,提高信号的信噪比;然后使用SGWT去噪算法降噪,考虑到SGWT去噪算法易受阈值函数的影响,将模糊与平滑因子引入到传统软阈值法,以缩小估计小波系数和原小波系数两者之间的常值偏差;最后,将本文提出的算法应用于某型光纤陀螺的去噪研究中。实验结果表明,相对于SGWT去噪算法,采用LMS-SGWT算法处理后,光纤陀螺的信噪比从0.1698d B提高到2.0521 d B,方位对准误差从0.33°降低到0.13°。     

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。     

基于小波分析法的光纤陀螺系统标定方法

光纤陀螺的随机噪声很大程度地影响系统的标定精度,通常的解决方法是增加平均次数、延长采样时间等,不能从根本上解决问题。利用小波变换阈值滤波对光纤陀螺系统标定的测试数据进行预先处理,采用Allan方差法分析滤波前后的测试数据,发现滤波后陀螺各项随机误差系数均得到明显抑制。用消噪后的陀螺信号进行标定处理,结果表明仅用原数据量的十分之一即可获得相同的标定精度,减少了测试时间,提高了标定效率。     

一种用于振动陀螺零偏抑制的复合融合算法

针对振动陀螺零偏误差会影响其长期精度的问题,提出了一种可以去突变或奇异信号并保留有效信号的陀螺滤波算法。首先应用小波分析法对原始信号进行分解,高频信号软阈值处理,信号重构,得到粗糙去噪信号;然后采用含遗忘因子的推广递推最小二乘算法对粗糙去噪信号进行最优估计;最后实验表明,采用小波分析和推广递推最小二乘的陀螺融合算法,陀螺零偏稳定性可提高40%左右,比传统小波分析算法可提高20%左右。     

基于小波变换阈值法处理光纤陀螺信号噪声

小波具有多分辨率分析特性,利用小波变换阈值滤波可以有效地处理光纤陀螺信号的噪声。具体的仿真实验分析比较表明,小波变换阈值滤波可以有效地剔除光纤陀螺的信号噪声;与传统的数字低通滤波方法相比,去噪效果更好。利用Allan方差法并通过最小二乘拟合可得到陀螺信号噪声中各误差源的幅度;通过比较滤波前后的各误差系数的具体数值,进一步证实了小波变换阈值滤波的有效性;并指出通过小波分析可以显示出陀螺信号中低频噪声的发展趋势。     

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。     

爆破震动信号模极大值小波消噪方法的改进

针对模极大值小波消噪方法不利于所有信号特征的识别这一缺点,对该算法进行了改进,采用自适应的小波尺度来替换二进小波尺度,以更好地适应测试信号消噪的要求。应用改进前、后的消噪算法分别对实测爆破震动信号进行了分析,并将分析结果进行了比较。比较结果说明:改进后的算法消噪效果更好,消噪后信号同轴清晰、连续性好,信噪比由17.25提高到20.16,可以更好地实现爆破震动信号消噪的目的。     

小波滤波在单轴机抖激光陀螺输出信号处理中的应用

单轴机抖激光陀螺仪采用抖动偏频方案消除闭锁,于是陀螺输出信号中不仅包括外界输入的有用角速率信息,也包含了抖动信号和各种高频噪声,应用之前必须有效地去除抖动信号和各种高频噪声.本文采用小波阈值滤波方法对某型单轴激光陀螺输出信号进行了处理,选用Daubechies小波函数作为小波基,以强制消噪的方法,分别用db8,db6,db4小波和不同的小波分解层数对信号进行了滤波,发现采用db4小波对机抖激光陀螺输出信号的滤波效果最优,为工程应用打下了基础.     

MIMU信号去噪方法的对比研究

采用“中值平均法“、“FIR数字滤波器滤波法“、“小波去噪“三种不同的方法对MIMU的输出信号进行去噪处理.通过对处理结果的比较研究,证实了小波变换算法在信号去噪处理中的适用性和优越性,并且编写了实时信号处理软件,提高了MIMU的输出精度,从而提高了惯导系统的精度.     

基于提升小波与灰色神经网络的光纤陀螺振动误差建模

光纤陀螺在振动环境下的输出具有噪声大、漂移强的特性,必须建立合理的振动误差模型,以便使用精确的算法进行补偿,从而提高光纤陀螺的输出精度。文中首先使用Allan方差分析法分析了某型号的数字闭环光纤陀螺在振动环境下的输出信号,随后利用提升小波分离出了光纤陀螺误差模型中的白噪声及漂移误差,并提出了基于灰色理论和RBF神经网络的漂移误差建模方法。仿真结果表明,相较于传统的RBF神经网络模型,基于提升小波的灰色RBF神经网络的漂移误差建模方法能有效滤除白噪声,并将漂移误差模型的建模精度提高了一倍左右。该方法能够有效提高光纤陀螺在振动环境下的输出精度,对光纤陀螺在振动环境下的误差研究具有重要指导意义。     

寻北仪中光纤陀螺斜坡漂移估计与比较

寻北仪中光纤陀螺信号中的斜坡漂移是影响寻北精度的因素之一。对信号中的斜坡漂移部分,采用抗差估计拟合其系数再对其进行补偿;对信号中残留的噪声项以及干扰项,在不同情况下比较了直接平均、抗差估计和小波滤波三种方法的处理效果。算例结果表明:对信号中的斜坡漂移进行补偿,可以显著提高寻北精度;当无异常干扰时,采用小波滤波效果较好;当有异常干扰时,采用抗差估计效果较好。     

利用人工鱼群算法对光纤陀螺随机漂移建模

利用历史数据,对光纤陀螺随机漂移进行准确建模,对提高光纤捷联惯导系统的精度具有十分重要的意义。文中详细介绍了人工鱼群算法(Artificial Fish Swarm Algorithm,AFSA)和改进人工鱼群算法(Improved Artificial Fish Swarm Algorithm,IAFSA),给出了AFSA对随机信号建模的详细步骤和方法,分别应用传统的时间序列分析方法、人工鱼群算法、改进人工鱼群算法对光纤陀螺的随机漂移进行了建模。建模结果表明,AFSA对光纤陀螺随机漂移建模准确,比传统时间序列分析建模精度提高1.5%,IAFSA建模精度比AFSA建模精度更高,其收敛速度也更快。无论是从建模复杂度上,还是在建模精度上,AFSA和IAFSA均优于传统的时间序列分析方法,IAFSA是一种收敛速度更快、建模精度更高的光纤陀螺随机信号建模方法。     

一种基于多尺度和改进支持向量机的光纤陀螺温度漂移建模与补偿方法

为了提升光纤陀螺温度漂移模型建模的准确性及补偿的效果,提出了一种基于改进支持向量机的多尺度建模和回归方法。首先分析了造成光纤陀螺温度漂移的关键因素,给出了建模的属性参数和温度试验。然后根据经验模态分解得到的本征模态函数排列熵的变化趋势,得出了回归精度和熵之间的变化关系,进而提出了基于信号分解的多尺度回归方法。为了提高上述多尺度回归算法的适应性,在传统支持向量机的基础上,提出了基于组合核函数的支持向量机回归算法,以适应不同特性的回归数据集。为了进一步提高回归精度,基于降低回归数据复杂度的分段回归思想,在上述多尺度回归的基础上提出了双-多尺度回归,并验证了方法的有效性。最后,将提出的算法以实际的光纤陀螺温度漂移数据进行验证,结果表明,相比于传统的支持向量机和反向传播神经网络具有更好的回归精度,温度漂移模型也更加精确,以均方误差指标为例,回归精度提升了两个数量级。     

旋转IMU在光纤捷联航姿系统中的应用

惯性测量单元输出信号的精度直接影响捷联惯性导航系统的精度,为了提高捷联系统的精度,以舰船光纤捷联惯性航姿系统为应用对象,采用了双轴旋转机构连续匀速旋转IMU的系统方法,把惯性测量单元输出信号中的漂移误差调制成正弦信号,通过捷联算法中的积分运算可以有效地消除陀螺和加速度计中的漂移误差,从而有效地提高捷联惯性航姿系统的精度,并进行了系统仿真实验。仿真结果表明:经过旋转以后的IMU输出信号误差较传统非旋转方法可以减小一个数量级。基于双轴旋转IMU的系统方法可以有效地减小IMU输出信号漂移误差和提高捷联惯性航姿系统的精度。     

基于小波阈值滤波的光纤陀螺信号消噪算法

根据小波多分辨率分析的特点和光纤陀螺信号的数学模型，提出了一种阈值滤波的算法，并比较了几种小波基不同的滤波效果。通过试验结果分析，证明了小波阈值滤波的可行性。     

一种新的小波及其在结构损伤检测中的应用

结构受冲击将引起某些部位的震荡、裂纹甚至断裂,从而导致结构刚度下降.此时振动信号会出现奇异性或携带突变信息,而这些突变信息反映了结构的损伤情况.加之冲击信号测试环境一般较为复杂,环境噪声对测试存在一定的影响.然而,利用合理的小波变换技术去噪可以识别出损伤情况.本文通过对冲击振动的信号特性进行分析构造了一种新的基本小波,并论证了该小波的基本特征.最后运用小波分析的信号奇异检测理论结合实例将该小波用于冲击振动仿真分析中.计算结果表明,利用该小波进行结构损伤信号分析能清晰地识别结构损伤的时刻.采用该小波函数的构造方法,可避免通常采用Daubechies系列小波作为信号分析而要繁琐地选择不同小波函数的过程.     

光纤陀螺随机漂移补偿中的数据融合方法（英文）

为提高光电平台的控制性能和稳定性,以平台反馈回路所用的光纤陀螺传感器为研究对象,对光纤陀螺角速率的历史输出、当前量测以及随机漂移进行融合补偿。采用双自回归模型确定了光纤陀螺时间序列输出的自回归多项式和光纤陀螺随机漂移的自回归关系。以陀螺当前输出为量测量,结合卡尔曼滤波算法将陀螺历史输出和历史随机漂移融合进状态方程,并进行随机漂移在线估计补偿。实验结果表明,光纤陀螺随机漂移的AR模型能达到90%拟合效果,经卡尔曼滤波补偿后随机漂移能降到1/10。该方法能很好地抑制光电平台三个框架轴光纤陀螺的随机漂移,补偿率为80%~90%。