高精度光纤陀螺光源强度噪声的抑制

掺铒超荧光光纤光源的光源强度噪声是影响高精度光纤陀螺随机游走系数的主要因素。为了降低陀螺随机游走系数,进一步提高陀螺精度,提出了一种抑制光纤陀螺光源强度噪声的方法。利用耦合器两个输出端输出光的相关性,将两束光转换为电信号送入FPGA中,用数字电路相减法实现光源强度噪声的抑制。通过Allan方差法对抑制前后陀螺输出数据的分析结果可以看出,采用数字相减法可以有效的抑制光纤陀螺的光源强度噪声,角随机游走系数与抑制前相比减小33%。该方法与以往的方法相比,具有工程实现简便、可靠性高、维护容易等优点。     

陀螺寻北仪中测量信号的在线建模与滤波

针对光纤陀螺寻北仪中光纤陀螺(FOG)和加速度计的随机误差,采用改进型二阶自回归AR(2)模型,在线建立了光纤陀螺和加速度计随机误差模型。根据该模型,建立了FOG陀螺寻北仪的12阶Kalman滤波器,实现了两个FOG和两个加速度计测量信号在寻北过程中的实时滤波。仿真、Allan方差分析与寻北试验结果表明:FOG信号中随机游走、零偏不稳定性、变化率随机游走、变化率斜坡和量化噪声五项噪声源误差系数都小于滤波前的二分之一;在减小光纤陀螺和加速度计测量信号中的随机误差,提高其精度的同时,FOG寻北仪的寻北误差减小了0.3 mil。     

闭环光纤陀螺的输出误差特性研究

针对工程实际的需要，通过对闭环光纤陀螺模型参数的对比研究，分析了闭环光纤陀螺零偏稳定性的变化，并利用Allan方差具体分析了闭环光纤陀螺的输出误差特性中的角随机游走、零偏不稳定性、速率漂移斜波等的变化，从中找出规律性的关系。     

FLP滤波算法在光纤陀螺信号预处理中的应用

在简要地介绍FLP（前向线性预测）滤波技术的基础上,采用该方法对某型光纤陀螺信号进行FLP 实时滤波,对滤波后的数据进行了功率谱密度和Allan方差分析,并把滤波效果与小波变换滤波和IIR数字滤波器的滤波效果进行了对比,得出了FLP滤波能有效的减少光纤陀螺的零偏不稳定性、角度随机游走误差和抑制高频噪声的结论.     

光纤陀螺随机误差的重叠分段Allan分析方法

针对光纤陀螺随机误差的特点,研究一种有效估计其各种噪声成分系数的Allan方差分析方法。首先,探讨了光纤陀螺随机误差分析中,Allan方差拟合系数为负的原因及利用经典方差方法分析的前提。而后,分析了连续分段的Allan方差分析方法。该方法针对每种噪声的不同相关时间对Allan方差曲线进行连续分段拟合,但方法人为分离了相关时间相近的噪声成分,因此将导致较大拟合误差。为此,提出基于重叠分段的Allan方差分析方法,方法根据Allan方差双对数曲线及噪声特点对相关时间进行混合重叠分段,将相关时间相近的不同噪声化为同一区段,同时为减小相邻区段噪声的方差贡献带来的拟合误差,拟合时将相邻的幂次项纳入拟合模型,提高了拟合精度。光纤陀螺实测数据的分析结果表明,该方法的拟合误差比连续分段Allan方差分析方法减小2/3。     

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。     

基于SLD光源的谐振式光纤陀螺角度随机游走提升方法

针对基于超辐射发光二极管（SLD）光源的谐振式光纤陀螺角度随机游走提升需求,分析了移频复位特性非理想对陀螺输出的误差影响机理,建立了信号传输系统仿真模型,确定了移频锯齿波复位产生的尖峰脉冲噪声对陀螺输出的定量影响。在陀螺调制解调控制方案中,提出了一种部分采样结合均值滤波的技术方法,减小了锯齿波移频复位误差对解调系统的影响,提高了陀螺角度随机游走性能。经实验证明,使用部分采样结合均值滤波的方法测试光纤环直径50?mm、光纤长度30?m的基于SLD光源的谐振式光纤陀螺,陀螺角度随机游走提升了30%,达到0.045。     

消除消偏光纤陀螺克尔效应的一种方法

研究了非线性克尔效应对光纤陀螺噪声的贡献,得到了可以通过采用宽谱光源和调制光路中的光功率来减小甚至消除克尔效应引起的非互易相位差的结果。采用调制光功率的方法消除克尔效应。为了避免因调制光功率降低探测器信噪比,通过分析探测器的噪声原理得到了保证足够信噪比的最小功率输入。设计了光纤放大器光源来实现这种光功率的调制。分别分析了泵浦光功率和泵浦方式对光源的影响,进一步协调了光纤放大器光源的输出功率和放大增益,首次证明了光纤放大器光源的优越性。在实验中,采用了光纤放大器光源的光纤陀螺的随机游走系数被减小到了原来的0.8。     

光纤陀螺捷联惯导系统中陀螺误差传播特性

针对光纤陀螺误差的特点,研究了陀螺误差源在惯性导航系统的传播机理与传播过程。根据捷联惯导误差方程,推导了四元数漂移误差与角增量误差的关系,重点研究了随机游走误差和导航姿态误差的统计关系。通过实验和仿真,分析了随机误差(白噪声和有色噪声)对导航精度的影响。研究结果表明,光纤陀螺随机游走误差不影响导航精度。     

光纤陀螺随机漂移建模与分析

光纤陀螺精度是惯导系统精度高低与否的关键因素,而减小陀螺随机漂移是提高其精度的重要手段.对陀螺输出数据中的随机漂移建立模型,在此基础上对陀螺数据进行滤波,可以有效提高光纤陀螺的输出精度,从而提高惯导系统的精度.本文通过大量实验建立了光纤陀螺随机漂移的ARMA模型,通过有效滤波对随机漂移进行滤除,并且对滤波结果进行Allan方差分析.分析结果表明,光纤陀螺输出信号中存在的主要误差源以及正弦噪声较滤波前明显减小到50％,有效地抑制了高频噪声,验证了光纤陀螺随机漂移建立模型的正确性.本文还设计了可视化软件,具有较高的工程意义.     

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。     

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。     

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。     

环形激光陀螺随机误差测试中的计数误差

详细讨论了环形激光陀螺（RLG）误差测试中的计数误差。首先提出了在角度随机游走为主要误差源的情况下，RLG的离散输出模型。在假设累积角度量化误差为白噪声的前提下推导了方差（或AIlan方差）分析中的量化误差模型。接着指出白噪声假设并不总能成立，特别是对于由计数器只能计整数引致的量化误差（特称为“计数误差”），由于量化间隔很大，这一假设通常不能成立。最后，给出了一种白噪声假设不能成立时的处理方法及仿真数据分析结果。     

激光陀螺随机噪声分析及其性能评价

本文讨论了环形激光陀螺（ＲＬＧ）的随机噪声及其产生机理，并介绍了国外常用的用于评估ＲＬＧ和其它精密测量仪器性能的Ａｌａｎ方差法，最后，应用Ａｌａｎ方差法来分析某型号环形激光陀螺的误差特性。     

基于Labview实现二频机抖激光陀螺角随机游走系数的计算

国军标法和Allan方差法是目前用于计算二频机抖激光陀螺角随机游走系数最常用的两种方法,基于Labview对两种方法分别编程并予以实现,计算结果表明两种方法计算出来的结果几乎相等,具有等价性;但在数据处理的过程中发现用国军标法得到的拟合系数有时为负,针对这一现象通过理论分析发现目前数据处理方法的不完善是导致国军标法拟合系数有时为负的根本原因,对现有方法提出改进并基于Labview编程实现,实验结果表明：改进后的数据处理方法不仅解决了国军标法拟合系数有时为负这一问题,而且拟合误差降低了近一个数量级。     

基于平方根UKF滤波的轨道机动飞行器自主导航方法

在利用SINS／GPS对轨道机动飞行器进行自主导航的过程中,为提高轨导航精度,将惯导工具误差作为状态变量进行估计,同时考虑了杆臂偏差对导航精度的影响,将GPS卫星的星历误差、对流层误差视为一阶马尔科夫过程,用Allan方差的方法建立了GPS接收机的误差模型。为保证滤波过程中协方差阵的正定性,提高计算精度和速度,应用平方根UKF滤波方法进行轨道机动飞行器自主导航,仿真结果验证了所给出方法的可行性和有效性。     

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%。