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。     

基于小波最小二乘支持向量机的加速度计温度建模和补偿

针对环境温度影响加速度计测量精度的问题,给出了温度对石英挠性加速度计零偏和标度因数的影响机理,提出采用小波最小二乘支持向量回归建立石英挠性加速度计零偏和标度因数的温度模型的方法。为了验证模型的有效性,进行了多个温度点下的参数标定试验,所获取的各温度点下的石英挠性加速度计零偏和标度因数作为小波最小二乘支持向量机模型的训练数据;将石英挠性加速度计固定在某一位置进行了升温试验,通过对比未进行温度补偿、最小二乘温度补偿和小波最小二乘支持向量回归温度补偿下石英挠性加速度计的输出,计算结果表明采用小波最小二乘支持向量机补偿后的石英挠性加速度计的测量精度最高。     

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。     

光纤陀螺信号处理方法的比较研究

给出了光纤陀螺信号漂移的数学模型，并针对信号噪声的特点，采用了“加权术平均”、“五点三次平滑算法”、“小波分析”三种不同的处理方法进行信号的消噪处理，通过对仿真结果的比较研究，肯定了小波变换算法在信号消噪处理中的适用性，并且编写了实时信号处理软件，提高了光纤陀螺的精度，为促进光纤陀螺的研制开发起到了积极的作用。     

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。     

基于CEEMDAN改进阈值滤波的微机电陀螺信号去噪模型

为了提高微机电系统(MEMS)陀螺信号的去噪效果,以自适应噪声的完备集成经验模态分解(CEEMDAN)方法为理论基础,并针对常规软阈值和硬阈值函数存在的不足,提出了一种基于改进阈值函数的CEEMDAN滤波去噪模型。该模型首先应用CEEMDAN方法将陀螺信号有效地分解为多个固有模态函数(IMF)分量;其次通过相关系数法判断噪声分量与有效分量的界限;进而对噪声分量进行阈值设置并使用改进阈值函数进行滤波处理;最后重构滤波处理后的噪声分量与有效分量以得到去噪后的信号。实际陀螺信号去噪试验结果显示:所提模型相对于CEEMDAN、集成经验模态分解(EEMD)、经验模态分解(EMD)强制去噪方法及小波分析方法,其信噪比提高了约3.9dB,均方根误差降低了约36%;所提模型相对于CEEMDAN结合软、硬阈值函数的去噪模型,均方根误差降低了30%以上。表明采用所提模型可以对MEMS陀螺输出信号进行有效去噪,提升去噪性能。     

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.     

基于支持向量回归的金属谐振陀螺多元温度补偿方法

针对金属谐振陀螺随温度漂移的问题,提出了一种基于支持向量回归的多元温度补偿方法。首先分析温度、温度梯度及温度变化率对陀螺输出的影响,在此基础上设计全温区实验,采用小波去噪对实验数据进行预处理,然后根据金属谐振陀螺输出特性,综合每次实验陀螺输出的微小变化,选择径向基核函数对实验数据进行特征提取,并基于此建立基于温度、温度变化率及温度梯度的多元补偿模型,剔除非相关项,最终得到金属谐振陀螺多元温度补偿模型。实验结果表明,此方法可有效提高金属谐振陀螺的温度性能,全温区陀螺零偏稳定性提高一个量级以上。     

基于ASYM的激光陀螺捷联惯性系统温度误差模型辨识

为减小温度对导航精度的影响,实现系统级的温度补偿,在实验中采用静态条件下的标定方法;基于激光陀螺捷联惯性系统的误差模型方程,用广义逆算法顺利分离求得陀螺各零偏及标度因数值;根据以往温度误差模型的结构特点,运用渐近辨识方法(ASYM)中的最终输出误差准则(FOE)对温度误差模型中非线性部分的阶次进行准确的计算,确定了合理的温度误差模型结构。为了解决用最小二乘法辨识模型结构的系数时,信息矩阵求逆容易溢出的问题,采用了自适应的岭估计算法确定陀螺零偏温度误差模型的系数,实现了系统级的温度误差建模。所得到的温度误差模型补偿效果比定阶前明显提高。     

MEMS-IMU/GPS组合导航系统的实现

针对我国军事和民用对低成本、微小型、高性能导航系统的迫切需求,提出基于MEMS技术的IMU/GPS组合导航系统方案,深入研究了构建该组合导航系统的关键技术。由于MEMS陀螺的零偏受到温度影响,提出采用递推最小二乘自适应标定算法（ARLS）进行误差标定和补偿,从而提高MEMS陀螺的使用精度;建立了MEMS-IMU/GPS组合的卡尔曼滤波器,利用加速度计倾角传感器原理估计载体的水平姿态,增强了姿态信息的冗余度和可靠性;设计了该组合导航系统的信息融合策略。最后,构建了基于DSP的MEMS-IMU/GPS组合导航系统。机载飞行试验结果表明,该系统算法正确、性能可靠,达到了较高的导航精度,具有广阔的应用前景。     

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。     

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。     

棱镜式激光陀螺锁区特性分析及误差角补偿

针对棱镜式激光陀螺锁区误差不能完全消除的现象,首先,从理论上分析了棱镜式激光陀螺的锁区特性,通过实验测试及最小二乘拟合得到了闭锁阈值与温度的抛物线特性,进而利用二次函数描述激光陀螺零速率点输出相位的方法及菲涅尔积分公式,详细推导出了锁区误差角与零速率点相位、零速率点相位加速度及闭锁阈值的函数关系,从而得到了锁区误差的补偿模型。仿真结果表明,机抖加噪和锁区误差补偿后误差角均在零附近波动,锁区误差补偿后误差角比机抖加噪后减小一个数量级。对某高精度棱镜式激光陀螺进行实验,结果表明,与机抖加噪相比较,锁区误差补偿后陀螺性能提高40%以上,体现了该模型的有效性。     

一种优化的小波阈值去噪方法在行人导航系统中的应用

针对MEMS陀螺仪输出信号随机漂移噪声较大的问题,结合室内行人导航应用需求,在分析传统小波阈值去噪方法的基础上,设计了一种优化的小波阈值去噪方法。该方法构造了一种小波系数介于软硬阈值之间的连续小波阈值函数,在一定程度上克服了软硬阈值函数自身固有的缺陷。最后,分别采用传统阈值去噪法与优化小波阈值去噪法对行人导航系统中采集到的MEMS陀螺仪数据进行去噪处理,结果表明,相对传统的软硬阈值滤波法,优化阈值去噪法处理后的信号获得了更高的信噪比40.8748 d B,同时均方差降低了40%,MEMS陀螺信号中的随机噪声被有效剔除,满足了行人导航后续研究工作的需求。     

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.     

基于改进小波阈值的微机械陀螺去噪方法

陀螺的噪声是影响组合导航系统精度的重要因素之一。以插秧机GPS/INS组合导航系统为研究背景,在分析常规硬阈值和软阈值小波去噪的基础上,提出了一种改进的小波阈值去噪方法。该方法构造了一种改进的阈值函数,改进的阈值函数具有较好的连续性,避免了将混叠在噪声中的有效信号完全消除,能够自动调节小波系数的收缩程度,具有一定的自适应性。利用插秧机组合导航系统中微机械陀螺的实际输出数据,分别采用硬阈值、软阈值和改进阈值小波去噪方法进行了对比试验。结果表明改进的小波阈值去噪方法处理后信号的信噪比提高了约3倍、均方差小,具有一定的实用价值。     

光纤陀螺零漂数据滤波方法的研究

在对光纤陀螺零偏稳定性数据建立时间序列模型（ARMA模型）的基础上,采用卡尔曼滤波算法对光纤陀螺的漂移数据进行了处理,并采用Allan方差法和最小二乘法对滤波后的数据进行了处理,拟合,最后求出滤波后数据中各噪声的误差系数。