光纤陀螺随机漂移测试及分析

要实现光纤陀螺在高精度惯性导航领域的应用,抑制随机漂移是需解决的一个重要问题。光纤陀螺的随机漂移包含不同分量,分析不同的分量的特性及其产生的根源,是进行补偿的前提。设计了光纤陀螺数据采集系统,采集了光纤陀螺静态数据。应用Allan方差法,求出了光纤陀螺随机漂移中的噪声分量,并分析了各项噪声来源、特性,指出了抑制噪声方法。     

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。     

光纤陀螺漂移稳定控制方法研究

从理论人分析光纤陀螺位相调制器及光源不稳定对整机性能特别是对漂移的影响,通过研究,利用光纤陀螺基频分量、一次谐波及二次谐波分量的组合抑制光纤陀螺噪声,稳定控制光纤陀螺漂移,提高光纤陀螺栓测灵敏度。制作了实施电路。     

基于Allan方差的光纤陀螺随机漂移建模与仿真

随机漂移是影响光纤陀螺精度的主要因素之一,建立陀螺随机漂移模型以便在滤波时加以修正是提高系统精度的有效方法。针对传统随机漂移模型建模耗时长、过敏感等问题,提出基于Allan方差的光纤陀螺随机漂移模型。通过各噪声项的功率谱密度函数推导出随机微分方程,用Allan方差分析出光纤陀螺各噪声项量化参数,将量化参数代入以单位白噪声驱动的随机微分方程,得到随机漂移模型。实验结果表明,该模型拟合出的随机漂移单项噪声误差不超过8.6％,远低于传统模型产生的单项噪声误差58.3％,是一种有效的光纤陀螺随机漂移建模方法。     

光纤陀螺随机噪声滤波分析

高精度光电稳定跟踪平台基准轴抖动或者缓慢漂移通常使得光纤陀螺(FOG)的输出信号中含有随机噪声。针对这一特点,通过对工程中实际采用的光纤陀螺实测数据进行时间序列分析,运用递推最小二乘法建立了噪声模型,并对其进行自适应卡尔曼(Kalman)滤波处理。通过Allan方差法分析结果表明,使用只对观测噪声协方差R阵进行自适应的Kalman算法滤波效果明显优于普通Kalman算法,且加入的计算量小,实时性能优于Saga-Huga自适应Kalman算法,对提高光电稳定跟踪平台性能有一定的实用价值。     

光纤陀螺随机漂移建模及其在惯导误差方程中的应用

针对光纤陀螺随机漂移模型时序无法直接应用卡尔曼滤波分析的问题,在对陀螺漂移建模分析的基础上,利用一阶马尔柯夫过程等效拟合陀螺漂移模型,并通过Allan方差分析拟合的合理性。对惯导系统误差方程进行了状态扩充,为进一步实现导航系统的滤波分析奠定了理论基础。     

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.     

光纤陀螺输出噪声的相关性研究

众所周知,光纤陀螺以其特有的优点,成为了惯性导航、姿态控制领域中最具吸引力的角速度传感器。深入研究光纤陀螺输出噪声特性对于提高光纤陀螺的性能,特别是降低随机游走（ARW）和减小零漂具有极其重要的意义。本文假设光纤陀螺的输出噪声符合有限带宽白噪声模型,从理论上讨论了光纤陀螺输出噪声的自相关函数与系统带宽的关系,自相关函数符合Sinc函数,其第一零点随系统带宽的减小而增加。并以实际的光纤陀螺样为基础,通过实验得到不同系统带宽下,输出噪声的自相关函数实验曲线。实验分析表明,当系统带宽很窄（＜10Hz）时,实验曲线与理论曲线有一定差异。而当系统带宽相对较宽（＞10Hz）时,实验曲线与理论分析结果基本一致。同时,通过实验数据,文章指出,当系统宽为163Hz时,延时1ms的自相关函数大于80％;而当系统带宽为82Hz时,延时1ms的自相关函数大于90％;当系统带宽为41Hz时,延时1ms的自相关函数大于95％。     

光纤陀螺随机游走分析方法研究

 光纤陀螺测试中,随机游走系数的分析对陀螺整体性能的评价起着很重要的作用。分别介绍了分析光纤陀螺随机游走噪声的两种方法：Allan方差法和改进的Allan方差法。分别应用这两种方法,在对某型光纤陀螺(FOG)实测静态数据计算的基础上进一步分析了该光纤陀螺中的噪声分量,并对分析结果进行比较。最终计算结果表明：在增加计算时间为代价的前提下,改进Allan方差法能方便地区别出各种噪声,并明显提高了光纤陀螺各随机噪声游走系数的计算精度。     

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。     

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。     

An innovation based random weighting estimation mechanism for denoising fiber optic gyro drift signal

In Interferometric Fiber Optic Gyroscope (IFOG), the diminution of random noise and drift error is a critical task. These errors degrade the performance of IFOG. In this paper, a modified adaptive Kalman gain correction (AKFG) algorithm is proposed to denoise IFOG signal. The covariance matrix of innovation sequence is estimated using weighted average window method in which the weights are randomly generated in the range [0, 1]. Innovation based random weighted estimation (IRWE)-AKFG is applied to denoise the IFOG drift signal. The Kalman gain is adaptively updated using the covariance matrix of innovation sequence. The proposed algorithm is applied for denoising IFOG signal under static and dynamic environment. Allan variance method is used to analyze and quantify the stochastic errors in IFOG sensor. The performance of the proposed algorithm is compared with Conventional Kalman filter (CKF) and the simulation results reveal that the proposed algorithm is an efficient algorithm for denoising the IFOG signal.     

水下光束漂移激光图像抗畸变识别

针对水下激光传输存在光束漂移现象,分析了光束漂移图像对光学相关识别的影响和帧间光束漂移图像噪声的不相关性。研究了抗畸变匹配滤波器设计,提出了基于相位匹配的畸变图像共同特征提取,并作为综合鉴别函数子特征的训练样本,设计了抗畸变综合鉴别匹配滤波器,并进行了仿真验证。Matlab仿真结果证明:抗畸变综合鉴别匹配滤波器设计,结合待识别图像随机散射噪声预滤波,可有效提高光学相关识别输出相关峰的峰值-相关能量比值和相关峰鉴别率值。     

Accurate calibration for drift of fiber optic gyroscope in multi-position north-seeking phase

This paper presents an accurate calibration method for drift of fiber optic gyroscope (FOG) in multi-position north-seeking phase. To avoid the effect of the rate of change of accelerometer bias on the drift estimate of FOG, north-seeking by coarse-alignment is performed in multi positions and the north-seeking results are used to compute the drift of FOG. The laboratory test results prove that the proposed method can not only achieve multi-position north-seeking, but also accurately calibrate the drift of FOG. The comparison with the traditional method highlights the superior performance of the proposed method.     

光纤陀螺随机漂移的在线建模及实时滤波

针对高精度光纤陀螺(FOG)随机误差,在分析时间序列相关函数的基础上,得出其时间相关性呈较弱现象,若采用传统方法辨识模型,则容易造成误判.在此情况下,使用适用性更广泛的AIC准则分别确定AR及ARMA模型的最佳阶数,继而采用卡尔曼滤波算法,最后以滤波后零偏稳定性改善情况来选择作为FOG随机误差的数学模型.验证结果表明:...