EMD阈值滤波在光纤陀螺漂移信号去噪中的应用

光纤陀螺(FOG)的漂移输出经常淹没在噪声中,直接建模补偿漂移信号非常困难,提出基于经验模态分解(EMD)的阈值滤波方法(EMD-T)对漂移信号预处理。为了提高EMD分解的精确度,基于噪声传播模型引入一种有界噪声辅助分析的方法,将漂移信号中幅值小、频率高的噪声信息压缩至低阶本征模态函数中。为了验证算法的有效性,采集一款干涉型FOG的静态漂移输出作为测试信号,将EMD-T与基于小波包变换(WPT)和常规EMD(CEMD)的阈值滤波方法进行了对比分析。仿真结果及Allan方差分析表明,EMD-T较WPT和CEMD滤波性能有显著的改善,经EMD-T处理后,漂移信号的量化噪声(Q)和角度随机游走(N)分别由0.7862μrad和4.58×10-3(°)·h-1/2下降至0.1340μrad和9.03×10-4(°)·h-1/2。