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。     

激光陀螺漂移的研究方法（一）

在研究环形激光陀螺的漂移时,许多文献仅采用Allan方差方法进行误差分析.Allan方差没有包含导航用的"零偏不稳定性"项,而实际导航受此项的影响很大,因此只能以经典方差来衡量陀螺的性能,而把Allan方差仅作为一种辅助手段.通常文献采用Allan方差方法分析时,其噪声在频域的表达式(功率谱密度)是建立在频率的不同幂次的基础上,变换成时域表达式得到各项方差.由于此功率谱密度存在不合理,导致诸多矛盾.文中指出这些矛盾,并以实验数据为证,说明这一分析方法不论是逻辑还是在讨论实验数据时都会产生不合理的结果.彻底的解决办法将见续文,它提出用各种阻尼振荡的频带之和作为噪声的功率谱密度.     

半球谐振陀螺仪随机误差分析

为了研究半球谐振陀螺仪的随机误差特性,评定陀螺仪的静态精度,测试了陀螺仪处于静态工作条件下的零漂数据,对陀螺仪的输出的噪声功率谱进行了分析,最后用Allan方差分析方法得出了半球谐振陀螺仪随机误差系数.根据功率谱密度分析的结果与Allan方差分析的结果,分析了不同时期的半球谐振陀螺的噪声源特性.表明Allan方差可以评定半球谐振陀螺仪的噪声水平,指出了新研制的半球谐振陀螺仪的随机噪声明显小于以前的陀螺仪的噪声,精度有了大幅度的提高.     

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。     

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.     

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。     

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。     

基于峭度和自适应滑动窗的陀螺动态特性分析方法

针对运用动态Allan方差法进行陀螺随机误差分析时由于采用固定窗函数截取信号,导致信号跟踪效果与方差估计置信度不能同时兼顾的问题,提出了一种根据信号短时非平稳度自动调节窗宽的改进算法。首先运用截断窗内数据的峭度值表征陀螺输出的短时非平稳性,以随时间变化的峭度值为变量构造窗宽截取函数,再将陀螺量测信号中的随机误差分离出来,应用窗宽函数智能选取合适的窗长,用其来截取信号并按照一定的时间顺序分段计算Allan方差,最终将其绘制在时间、相关时间和Allan方差三维一体的图中。仿真和陀螺实测数据表明:新算法在保证动态跟踪效果不变的前提下,将中、低频噪声系数的辨识准确度提高了50%以上。     

光纤陀螺随机游走系数的分析研究

分析了产生随机游走误差的机理,分别采用有关标准和Allan方差进行了随机游走系数的分析和计算。结果表明:随机游走系数是衡量光纤陀螺噪声水平的重要指标,其值的大小体现了陀螺的极限精度。采用Allan方法表述光纤陀螺的静态指标,物理概念清晰,方法简便。     

半球谐振陀螺滤波评价系统

由于制造技术、组装过程和一些其它不确定因素,半球谐振陀螺不可避免的存在噪声源。介绍了半球谐振陀螺的工作原理和闭环检测理论,探讨了半球谐振陀螺的主要误差源,指出了在线滤波器用于半球谐振陀螺随机噪声滤波存在的一些问题。为了达到最佳的滤波效果,滤波评价系统采用 Allan 方差作为检验滤波性能的标准。比较了低通滤波、小波滤波和粒子滤的滤波性能,证明了该系统的有效性。     

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。     

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。     

基于连续小波变换的风速时程特性识别与分析

由于风速时程属于频域宽和频率变化剧烈的时变信号,需用具有良好时频局部化特性和弹性时．频窗口的小波变换进行分析。本文的目的是在风速时程的描述上较全面地了解风速的时频特性。利用小波分析方法在时域和频域的良好局部化性质,聚焦到风速时程的任意细节并加以分析,快速、准确地提取样本的局部谱密度特征,特别是对在整个时程记录中,具有相同功率谱但时频内容有差别的风速时程。用小波变换分析试验得到的风速时程,并研究和识别试验得到的曲线和实测风速曲线的时频特性、能量关系和局部谱密度特征。     

激光陀螺漂移的数据建模和滤波

在对激光陀螺漂移数据建立时间序列模型的基础上,采用卡尔曼滤波算法对激光陀螺的漂移数据进行了处理,并用频谱分析和Ａｌｌａｎ 方差分析的方法,对滤波的结果进行了分析,表明此方法能有效地提高激光陀螺的精度。     

光纤陀螺零偏稳定性的数据建模方法研究

光纤陀螺零偏稳定性是非系统性的随机变化漂移率,在惯性系统中不能用简单的方法加以补偿,因而其成为衡量光纤陀螺精度的重要指标。但通过时间序列分析中的数据建模方法可对光纤陀螺的零漂测试数据建立零偏稳定性数学模型。这样,在由光纤陀螺构成的惯性系统中利用卡尔曼滤波方法可使光纤陀零稳定性对系统精度的影响降至最低限度。中还对建模过程作了较详细的阐述。     

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。     

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。