小波分析用于陀螺仪漂移测试信号分析的研究

为建立陀螺仪漂移特性模型，需对其进行测试。由测试得到的数据是含有噪声的，且一般是非平稳的，用小波分析测试数据是一种很有效的方法。在简述小波分析中的多分辨分析理论的基础上，用其对某型陀螺仪的实测数据进行了分析－预处理，其结果证实了所研究方法的有效性。     

基于小波分析与LSSVM的陀螺仪随机漂移建模

为了提高陀螺仪的使用精度,以陀螺仪随机漂移时间序列为研究对象,建立了基于小波分析和最小二乘支持向量机（LSSVM）的陀螺仪随机漂移模型。陀螺仪作为高精度敏感器件,其随机漂移信号具有非线性、弱平稳性等特点,难以补偿。为了提高补偿精度,这里采用小波分析对陀螺仪随机漂移信号进行多尺度分解,利用最小二乘支持向量机方法对重构后的近似序列和细节序列建立非线性子模型,最后将各子模型输出融合作为组合模型输出。最后将该算法用于动调陀螺仪的随机漂移建模,实验结果表明基于该组合算法的非线性模型能够有效地反映陀螺仪的随机漂移特性,建模效果明显优于直接采用LSSVM和ANN建立的模型。     

基于小波包阈值处理的光纤陀螺信号降噪

在小波变换对陀螺信号处理的基础上提出了用三层小波包消减阈值算法,处理陀螺仪的状态信号,小波包分解得到各个节点的分解系数。通过消减算法使得信号中大于阈值的瞬态高频部分置零,对消减阈值处理后的节点进行重构以消除信号中的噪声和周期分量。软阈值函数通过小波包分解的节点系数均值和方差来构建。仿真实验与已取得很好效果的强制降噪的重构信号和相应的功率谱进行比较,结果表明小波包软阈值降噪比强制降噪在随机漂移补偿上提高了13.1%,零偏改善了0.0526(°)/h。     

基于遗传小波神经网络的MEMS陀螺误差建模

研究了一种基于遗传算法改进的小波神经网络.该方法采用小波神经网络为主要逼近手段,并通过遗传算法优化网络的关键参数.由于小波神经网络兼容了神经网络的自学习特性和小波分析的时-频局部性,而遗传算法具有较强的全局搜索能力,二者结合形成的遗传小波神经网络因此具有较高的逼近与容错能力,从而弥补了传统的方差建模方法的不足.将该算法应用到某型MEMS陀螺仪的随机误差建模中,结果表明:遗传小波网络对原始信号的逼近精度误差在以内,较之传统的方差建模方法有了显著的提高,这一精度基本上可以满足MEMS陀螺工程化应用的要求.     

模平方小波阈值在MEMS陀螺信号降噪中的应用

在深入分析现有软阈值和硬阈值小波去噪方法的基础上,综合二者的优点,提出一种模平方小波阈值去噪方法,并将其应用到MEMS陀螺仪输出信号的滤波处理中,从而有效地减小了信号中的高频噪声,提高了信噪比,抑制了MEMS陀螺仪的随机漂移.文中详细介绍了该方法的原理与实现过程,并结合某项目研究中MEMS惯性测量系统的实地跑车实验,对其中MEMS陀螺仪的实测数据进行了分析研究,肯定了使用该方法对MEMS陀螺仪输出信号进行滤波消噪处理的可行性和有效性.     

MEMS陀螺随机噪声的多尺度时间序列建模

基于小波多尺度分析方法,使用db4小波,将MEMS陀螺仪输出数据进行深度为4的多尺度分解,在各尺度上进行信号重建,对重建后的各尺度信号进行时间序列建模,各尺度的时间序列模型的输出和作为陀螺仪的随机噪声估计.多尺度时间序列建模方法提高了建模精度,将预测误差的方差降低了一个数量级,该方法已经成功应用到某型微小型飞行器的微导航系统中.     

MEMS陀螺随机漂移多尺度滤波方法

为了能有效地补偿MEMS(微电子机械系统)陀螺仪的随机漂移,提高载体姿态估计的精度,基于小波理论与多尺度分析方法,使用db4小波,将MEMS陀螺仪随机漂移进行深度为4的多尺度分解,得到5组小波系数。根据分解后的各尺度系数进行信号重建,得到5组多尺度陀螺仪漂移数据。对重建后的各尺度漂移数据进行时间序列建模,可以得到MEMS陀螺仪随机漂移的多尺度时间序列模型。在多尺度时间序列模型的基础之上,建立多尺度离散系统的系统模型,使用卡尔曼滤波方法,对个尺度陀螺随机噪声进行滤波,可以有效地滤除MEMS陀螺仪的随机漂移。试验结果表明本方法能有效降低信噪比。     

平稳小波在高精度重力仪信号处理中的应用

为有效地消除噪声对重力仪测量数据的影响,提高重力异常测量值的精度,在分析平稳小波多尺度分析原理的基础上,将平稳小波应用到重力仪数据处理中,并与传统小波多尺度分析进行了对比.理论分析和仿真实验表明,平稳小波和传统小波都能在一定程度上抑制噪声对高精度重力仪测量数据的影响,但平稳小波的性能优于传统小波.     

实时小波滤波方法在硅微陀螺仪中的应用研究

采用实时小波滤波技术构建硅微陀螺仪数字化平台，对快速的MaIfat算法选用何种小波基，是否采用软硬阈值处理以及选用何种尺度和采样点数进行深入分析。考虑到滤波效果即陀螺仪输出信号滤波前后A1lan方差改进情况和硬件处理的实时性，通过比较最终选择3尺度16点软闽值db2小波Mallat快速算法。仿真计算和实验结果表明该滤波方法对改善微机械陀螺仪的零偏稳定性有一定的实用价值。     

开环光纤陀螺仪特点及应用

该文简要说明了开环光纤陀螺仪的特点，综述了国外研制和应用情况。重点介绍了俄罗斯物理光学所的光纤陀螺仪制作工艺和我国对其进行的技术引进工作。     

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。     

基于小波方差的光学陀螺随机误差特性研究

Allan方差法是对光学陀螺随机误差频率稳定性进行分析的一种通用方法。根据光学陀螺信号零漂移的频率特性,提出了利用小波变换所具有的时频局部化的优点对其随机过程进行小波方差分析。由于小波方差可以更好地防止能量泄露,所以小波方差比Allan方差更为精确。经过对光学陀螺零漂数据的方差分析证明了Allan方差和小波方差法的一致性,并且小波方差更能准确地描述不同频率的方差变化。     

关于陀螺信号处理中小波基选取的研究

在建立陀螺漂移的数学模型的基础上，使用不同的小波基对陀螺输出信号进行多尺度小波分解，去除由噪声产生的小波系数，从而达到消除噪声的目的。从不同小波基的滤波效果来看，双正交样条小波Biorl.5具有较好的去噪效果，从而也验证了小波对称性在陀螺信号去噪中的重要性。     

基于小波变换的陀螺漂移建模与实验研究

在基于小波变换陀螺漂移建模方法的基础上对其进行了实验研究,详细阐述了实验的步骤,提出了有关工程问题的解决方法。实验结果表明,基于小波变换的陀螺漂移建模方法的精度高且明显优于传统方法。     

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。     

半球谐振陀螺滤波评价系统

由于制造技术、组装过程和一些其它不确定因素,半球谐振陀螺不可避免的存在噪声源。介绍了半球谐振陀螺的工作原理和闭环检测理论,探讨了半球谐振陀螺的主要误差源,指出了在线滤波器用于半球谐振陀螺随机噪声滤波存在的一些问题。为了达到最佳的滤波效果,滤波评价系统采用 Allan 方差作为检验滤波性能的标准。比较了低通滤波、小波滤波和粒子滤的滤波性能,证明了该系统的有效性。     

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。     

全数字IMU方案研究

分析了现有IMU内部模拟电路的不足，提出全数字IMU方案和结构框图，其内容包括高精度模数转换电路、高速数学运算平台、陀螺数字伺服电路、高精度数字温控电路和以数字滤波数据融合为核心的计算方法。论证了陀螺回路数字控制方案、陀螺模糊温度控制方案，确定出陀螺回路A／D采样频率应大于3000Hz，高精度A／D转换器采样频率应大于500Hz，且位数不应低于18bit。最后，展示了已经研制成功的3项试验结果：24bit A／D与陀螺和加速度计联机实测结果、CPU和24bit A／D间接口通讯逻辑接口和基于模糊控制的陀螺温控系统。     

H调制陀螺监控高精度惯性导航系统

对于由单自由度液浮陀螺仪构成的平台式惯性导航系统,H调制陀螺监控技术可以同时对三个导航陀螺分别进行监控和漂移自补偿,它采用北向和方位H调制陀螺监控方案,在惯性平台台体上加装北向和方位监控陀螺,对北向和方位导航陀螺进行监控,实现误差自补偿。监控陀螺采取力反馈工作方式,其输入轴与相应导航陀螺的输入轴同向平行。通过改变监控陀螺电机的转速,使其周期性工作在不同的动量矩H值上,并保证不同H值之间监控陀螺调制漂移的稳定性。根据不同H值下的监控陀螺输出,即可解算出相应导航陀螺的漂移并随时加以补偿。经过室内试验、码头系泊试验和海上航行试验的考核,结果表明,H调制陀螺监控高精度惯性导航系统其定位误差最大值≤1.50 nmile/72 h,CEP≤0.90 nmile/72 h,系统重调周期可以延长至3～5昼夜。