一种多算法融合的实时滤波在光纤陀螺中的应用

根据光纤陀螺输出信号的特点和应用环境的要求,在Mallat小波变换的基础上,研究了一种多算法融合的实时滤波算法.该算法在光纤陀螺刚启动,数据量偏少时,通过IIR滤波器进行滤波|采样数据量足够多时,通过施加滑动数据窗来实现小波实时去噪,采用周期对称延拓的方法去除小波去噪的边界问题,可有效去除光纤陀螺输出信号中高频部分的噪音,提高滤波效果,抑制陀螺的随机漂移.通过实验验证了该方法对陀螺输出信号进行滤波的可行性和有效性.     

一种多算法融合的实时滤波在光纤陀螺中的应用

根据光纤陀螺输出信号的特点和应用环境的要求,在Mallat小波变换的基础上,研究了一种多算法融合的实时滤波算法.该算法在光纤陀螺刚启动,数据量偏少时,通过IIR滤波器进行滤波;采样数据量足够多时,通过施加滑动数据窗来实现小波实时去噪,采用周期对称延拓的方法去除小波去噪的边界问题,可有效去除光纤陀螺输出信号中高频部分的噪音,提高滤波效果,抑制陀螺的随机漂移.通过实验验证了该方法对陀螺输出信号进行滤波的可行性和有效性.     

振动对光纤陀螺线形测量系统影响分析

在使用光纤陀螺测量系统对桥梁线形进行测量的过程中,来自汽车和路面的振动影响会给测量结果带来巨大的误差。使用Morlet小波对光纤陀螺采集到的信号进行时频分析,确定了27 Hz以上均为噪声信号。在对巴东长江大桥的线形测量中,使用切比雪夫滤波器去除光纤陀螺采集到的噪声信号,大大的提高了光纤陀螺线形测量系统的精度。     

基于小波神经网络的光纤陀螺误差补偿方法

为了提高光纤陀螺的测量精度,提出了一种基于小波神经网络的误差补偿方法。首先使用小波分析中的Mallat分解算法提取出陀螺信号中的主趋势项,对其误差余项进行重构。然后将重构信号作为小波神经网络的目标输出,将原始陀螺信号作为训练样本。为了提高小波神经网络的训练速度同时防止其陷入局部极小值,采用增加动量因子和自适应调整学习速率的方法来改进训练方法。训练后建立的神经网络模型对光纤陀螺误差具有良好的估计能力。结果表明,经过小波神经网络方法补偿后,光纤陀螺的输出精度达到了0. 019 4°/s,光纤陀螺的测量性能得到了提高。     

基于FPGA的光纤陀螺自适应LMS滤波算法研究

光纤陀螺仪的精度严重制约着以其为核心的惯性导航系统精度,为进一步提高系统精度须对光纤陀螺进行滤波处理。本文在自适应LMS滤波算法的基础上,以FPGA实现光纤陀螺数据的采集和滤波处理。以光纤陀螺的延时信号作为参考值,实时自适应调整陀螺不同时刻输出的权值来实现对噪声的滤除。在FPGA中,利用有限状态机的方式来完成该滤波算法的实现,同时完成权值系数的更新和信号采集等模块的功能。结果表明,经过FPGA采集并滤波后的光纤陀螺信号中的噪声分量明显降低,滤波延时远小于采样周期,完全满足工程实际需要。     

解相关自适应滤波在光纤陀螺信号处理中的应用

在分析光纤陀螺噪声特性的基础上,研究了减少光纤陀螺信号随机漂移的方法,采用解相关变步长LMS算法,对光纤陀螺信号进行滤波,并同LMS滤波算法进行了比较,这种算法具有更快的收敛速度。实验结果表明,解相关变步长LMS算法对于抑制光纤陀螺中的随机漂移、提高信噪比具有良好的效果。     

闭环光纤陀螺数字信号处理系统设计

针对光纤陀螺信号处理要求实时性高、算法较为复杂的特点,提出了一种以Xilinx公司的现场可编程门阵列XC6SLX16为基础的闭环光纤陀螺信号处理方案。根据光纤陀螺高精度和匹配性要求,对闭环信号处理系统关键的模数转换器和数模转换器的选择进行了理论分析,并对系统的硬件和软件进行了设计。对试验样机的测试结果表明,该系统能准确快速地实现光纤陀螺信号检测,体积小、功耗低、可靠性高,对光纤陀螺的工程化具有实际的参考意义。     

单光纤光纤陀螺的原理及应用前景

单光纤光纤陀螺是全光纤光纤陀螺的一种,它具有低成本、高可靠性、易于工程化的优点。它是应用在线制作技术,在一根光纤上制作光器件,形成无焊接点的光路。在线技术包括光纤环缠绕技术、耦合器制作技术、偏振器制作技术、发光模块制作和光接收模块制作技术等。详细地介绍了其原理、关键技术及生产工艺,并提出了提高其性能的措施。在分析不同型号单光纤光纤陀螺性能的基础上展望了其应用前景。随着单光纤光纤陀螺生产工艺的改进和信号处理技术的提高,将会进一步提高其性能、降低成本,促进光纤陀螺的普及和应用。     

基于多波长激光器的带通微波光子滤波器设计

提出了一种基于多波长光纤激光器的可调谐的带通微波光子滤波器。它以可调谐多波长光纤激光器作为光源,将相位调制器和色散器件相结合,通过在普通单模光纤中相位调制到强度调制的转换效应消除了低频谐振峰实现了带通微波光子滤波器。利用双折射光纤环镜输出谱中的一个窗口对多波长激光信号频谱进行加窗处理,使微波光子滤波器的边瓣抑制比提高了约11dB。通过调节多波长光纤激光器中的偏振控制器可以使输出多波长激光信号的相邻波长间隔得到调节,从而结合普通单模光纤的色散延时作用可以使微波光子滤波器的通带中心频率在7.66GHz范围内调谐。     

基于TMS320C6711的光纤陀螺闭环数字信号处理系统的开发

提出了一种以TI公司的TMS320C6711处理器为基础的有工程意义的闭环光纤陀螺信号处理方案。介绍了闭环光纤陀螺系统的原理和检测方法。对ADC和DAC的选择进行了理论分析,对闭环光纤陀螺数字处理系统的硬件和软件进行了设计。使用了高效的McBSP口与外围ADC,DAC通信,利用JATG口实时监控DSP的工作过程,并升级了程序。针对陀螺系统所要求的实时性开发了能够满足精度要求的高效数字滤波算法。     

多尺度变步长最小均方自适应算法在光纤陀螺数据处理中的应用

为有效抑制光纤陀螺(FOG)随机噪声,提出将一种多尺度变步长最小均方(MVSLMS)自适应算法应用于FOG数据处理中。根据FOG输出数据的特点,构建了MVSLMS自适应滤波器,提出了FOG信号滤波算法的实现步骤。对FOG实测静态数据、振动数据和速率测试数据进行了滤波实验,结果表明所提算法对FOG随机噪声的抑制效果明显,相比LMS滤波,MVSLMS自适应滤波后的静态数据零偏稳定性数值减小了72.0%,振动数据在振前、振中、振后零偏稳定性数值分别减小91.5%,77.4%和96.5%,速率测试数据标准差减小了54.4%。摇摆测试滤波实验结果表明所用算法对FOG真值信号具有较好的跟踪能力。     

光纤陀螺随机误差建模与滤波方法研究

提出了一种适用于高精度光纤陀螺的静态输出信号建模的时间序列模型,建立了光纤陀螺随机误差的卡尔曼滤波器。结果表明,该建模和滤波方法有效地减小了FOG的误差,明显地降低了陀螺的随机漂移,提高了导航精度,具有较好的实用价值。     

机载光电系统中光纤陀螺卡尔曼滤波方法应用

针对光纤陀螺输出噪声大、随机漂移难抑制,从而影响机载光电系统低频性能的问题,分析了系统中光纤陀螺输出的实测数据,根据其噪声特性建立了光纤陀螺噪声的AR2 模型。研究了基于卡尔曼滤波的光纤陀螺在机载光电系统中的应用方法。对比传统应用的滑动平均滤波,给出实验结果。结果表明:卡尔曼滤波能有效消除陀螺高频噪声,抑制系统的随机漂移,在一定程度上能够提高系统的低频工作性能。研究结果对机载系统中光纤陀螺的应用有较好的参考价值。     

光纤陀螺中一种光相位差跟踪方法

对光纤陀螺中相位差的检测是得到所需角速度的基础。简要分析了陀螺输出信号的特点：噪声大、非线性、周期性,以及这些特点对检测有效信号的影响。提出了一种单通通光相位差跟踪的方法。这种方法采用正弦调制,通过对信号（包括输出信号和跟踪信号）的三角和乘法运算,并在必要的环节进行滤波得到光相位差。它能够解决光纤陀螺动态范围和刻度因子线性度问题,并具有简明、成本低、易实现的特点。最后进行了相位跟踪的计算机模拟和电路的实现,并给出了实验结果。     

机械抖动激光陀螺新型信号处理方法的研究

针对高速采样低通滤波的线性脉冲响应(FIR)滤波器在机械抖动激光陀螺(MDRLG)信号处理中存在着较大的时延,限制MDRLG在快速跟踪中的应用,基于相关滤波技术提出了一种新的信号处理方法。对这一方法的基本理论进行了分析,并基于Labview实现了仿真。相关滤波后,激光陀螺输出中的抖动信号衰减了约41dB,还不能达到激光陀螺应用的要求,可以适当加一低阶的FIR低通滤波器去除抖动剥除后剩余的抖动成分和高频噪声。在静态条件下用这三种信号处理方法分别对激光陀螺零偏进行了测试。相关滤波法所测得零偏稳定性(1σ00)比50阶FIR滤波器差了将近三倍,相关滤波后再经过22阶的FIR低通滤波测得的零偏稳定性比50阶FIR低通滤波器的测试结果大了不足0.001°/h,延迟时间却从4.9ms减小至2.1ms。     

A Kalman filter algorithm based on exact modeling for FOG GPS/SINS integration

The Kalman filter is widely applied in fiber optic gyro (FOG) inertial integrated navigation system. To solve the problem of hard acquirement of Kalman filter parameters, a novel algorithm for FOG GPS/SINS integration navigation based on exact modeling is proposed in this paper. The models of inertial sensors using Allan variance analysis are established in proposed algorithm and the precise Kalman filter model is obtained based on the correspondence between Allan variance coefficients and inertial sensors parameters. The simulation and experimental results show that Kalman filter parameters can be obtained for GPS/SINS integrated navigation system precisely and efficiently based on Allan variance modeling method, and the algorithm has reference value for theoretical perfection and engineering applications.