光纤陀螺随机漂移ARMA模型研究

从理论上证明了山多个ARMA过程组成的平稳随机过程，可以南一个等效ARMA模型描述，并推导废模型的数学表达式。提出了一种新的平稳随机过程建模的有效方法，并应用于光纤陀螺随机漂移建模。采用功率谱密度分析光纤陀螺随机漂移组成，从而确定随机漂移的ARMA模型的形式和阶数。通过对实际光纤陀螺数据分析和建模，利用所得随机漂移模型对陀螺输出数据补偿，检验模型的适用件。结果表明废建模方法正确町行，采用该方法建立的光纤随机漂移模型具有很好的适用性，可以有效抑制光纤陀螺随机漂移。     

光纤陀螺随机漂移的实时滤波方法研究

在光纤陀螺捷联惯导系统的初始对准过程中,光纤陀螺的随机漂移是影响对准精度的重要因素。通过离线的建模和滤波,能够在一定程度上抑制光纤陀螺随机漂移的影响,但由于受环境因素及光纤陀螺重复启动性能的影响,离线建立的模型通常不具备普适性,无法实现初始对准中随机漂移的在线滤波。为了解决这一问题,论文研究了随机漂移的实时滤波方法,包括基于ARMA模型的Kalman实时滤波方法和基于滑动数据窗的小波实时滤波方法,并对两种方法进行了改进。最后,进行了光纤陀螺捷联惯导系统的初始对准试验,研究了两种滤波方法对对准精度的影响,试验结果表明两种在线滤波方法均能够在较大程度上提高初始对准的精度,而且小波实时滤波方法的精度和实时性均优于基于ARMA模型的Kalman实时滤波方法。
     

基于Kalman光纤陀螺的随机信号处理

分析了光纤陀螺随机漂移的特性,建立了随机漂移的ARIMA模型;针对IFOG输出信号的特点建立了随机漂移的观测方程并用卡尔曼滤波把随机漂移估计出来,用以对IFOG的输出进行补偿.根据时间序列预测的特点和要求,分析了传统时间序列预测方法的不足,提出了将卡尔曼滤波应用于时间序列预测.推导了基于卡尔曼滤波的ARMA模型参数实时更新算法,并采用功率谱密度分析方法确定预测模型的形式与阶数;通过对光纤陀螺随机漂移建模进行了实证研究,对光纤陀螺仪信号处理有着重要的参考.     

自适应卡尔曼滤波在激光陀螺信号处理中的应用

各种随机噪声是激光陀螺误差的主要来源。为了减小激光陀螺的随机误差，建立了激光陀螺随机漂移数据的时间序列模型，设计了基于激光陀螺随机漂移数据时间序列模型的经典卡尔曼滤波器，对激光陀螺随机漂移数据进行了卡尔曼滤波，并针对经典卡尔曼滤波的不足，利用简化Sage—Husa自适应滤波算法对激光陀螺漂移数据进行处理，取得了较好的结果。滤波结果表明，简化的Sage—Husa自适应滤波优于经典卡尔曼滤波，并验证了简化的合理性。     

基于改进陀螺漂移模型的卫星姿态确定算法

三轴稳定卫星的有陀螺姿态确定系统需要对陀螺漂移误差进行建模.针对目前采用的白噪声驱动陀螺漂移模型会引起陀螺漂移估计误差曲线不光滑,进而导致姿态角估计误差和姿态角速度估计误差曲线不光滑的问题,提出两种改进的陀螺漂移误差模型,并从理论上分析了该方法的正确性和实用性.仿真实验表明,改进后的陀螺漂移模型可以有效降低漂移估计误差的稳态误差,提高姿态角和姿态角速度的估计精度.     

激光陀螺随机误差的非参数建模与滤波

陀螺随机误差是影响惯导系统导航精度的重要方面.减小随机误差影响的有效方法是对随机误差进行建模并采用合适的滤波器进行滤波.为了更好地描述激光陀螺漂移的非线性,提出应用一类非参数ARMA模型--FARMA(p,q,d)模型(函数系数自回归滑动平均模型)对激光陀螺漂移数据进行建模.同时提出应用粒子滤波技术进行滤波,并采用交叠式Allan方差法辨识滤波前后随机误差噪声参数.仿真结果表明,应用该模型能较好的反映激光陀螺漂移的非线性;粒子滤波技术能有效抑制随机误差,5个误差项系数的减少均在29%以上.     

静电陀螺随机漂移模型辨识

采用时序分析方法对静电陀螺随机漂移模型进行辨识，提出了用Ｂｏｘ－Ｊｅｎｋｉｎｓ法，Ｂｕｒｇ法，ＬＵＤ法以及Ｄ．Ｄ．Ｓ法四种建模方法建立了一维模型，并用多维ＡＲ模型建立了二维模型，对所得结果进行了讨论，最后指出只有精密陀螺建模才有价值，ＬＵＤ法对发展实时控制是十分有用的     

光纤陀螺标度因数温度误差分析与补偿

光纤陀螺在大角速度应用时,标度因数误差超过偏置漂移误差成为主要误差源。分析了引起数字闭环光纤陀螺标度因数温度误差的原因,推导出了标度因数温度误差数学表达式,并对各温度敏感参数进行了温度性能测试。使用第二闭环控制补偿了反馈通道增益的温度漂移,证明了第二闭环控制精度对标度因数的影响至多是一个三阶小量。测量了不同输出角速率和不同温度时陀螺输出误差值,用一阶多项式和三阶多项式建立了它们的关系。建立了一个双输入、单输出标度因数温度补偿模型,利用最小二乘误差准则计算出模型系数。在-25℃～60℃温度范围内,采用本文提出的控制和补偿方法可将光纤陀螺标度因数误差减小到100×10-6以下,并使标度因数非线性度小于50×10^-6。     

基于异方差分析的多MEMS陀螺随机误差补偿方法

针对具有异方差性的多MEMS陀螺随机漂移误差的补偿问题,提出基于广义自回归条件异方差建立单个MEMS陀螺随机漂移的误差模型,并在此基础上进行多元异方差时间序列的相关性分析,研究基于多元广义自回归条件异方差分析多MEMS 陀螺随机漂移信号的协方差矩阵和时变相关系数。将该分析方法应用于多MEMS陀螺的在线融合补偿中,验证了多元异方差分析方法对多MEMS陀螺随机误差补偿的有效性。仿真结果表明该方法对随机漂移信号具有很好的融合补偿效果,可以提高多MEMS陀螺的测量精度。     

基于AR模型的MEMS惯导随机误差分析方法

由于微机械惯性器件(MEMS)捷联惯导系统的惯组误差和漂移较大,在较短的时间内也会由于器件误差积累和模型算法误差引起很大的导航偏差。采用Allan方差法分析了MEMS陀螺的随机误差,并对陀螺中主要的5项随机误差系数进行辨识。辨识结果显示,角度随机游走在随机误差中占主要部分。针对MEMS陀螺的实测数据,运用时间序列方法对其随机误差进行分析,并建立了AR模型,试验结果表明,根据所建立的AR(1)模型,采用Kalman滤波方法可以减小其随机误差,滤波后的陀螺输出精度可提高3倍。     

小波分析在光纤陀螺信号滤波中的应用研究

介绍了小波分析的理论及小波变换快速算法，给出了光纤陀螺漂移的数学模型，阐明了小波分析在陀螺信号滤波中的应用方法，并通过实验证明了该方法的有效性，为消除陀螺漂移及基座动态干扰提供了一个新的途径。     

光纤陀螺输出信号的自适应滤波

噪声是影响光纤陀螺零漂指标的主要因素。为了降低光纤陀螺输出信号中的噪声含量,提高光纤陀螺的零漂指标,本文设计了一种自适应滤波器,用于光纤陀螺输出信号的数字滤波。设计的自适应滤波器采用基于最小均方误差准则的LMS算法,该算法的滤波准则是最小均方误差,采用递推的方法实现。设计的自适应滤波算法在数字闭环光纤陀螺中进行了实验,结果表明,设计的自适应滤波器能够降低陀螺输出数据中的白噪声,有效地提高了光纤陀螺的零漂性能。     

高精度光纤陀螺过采样技术分析与应用

数字闭环光纤陀螺中，采用AD转换器将模拟信号转换为数字信号，AD转换中的量化噪声将直接影响光纤陀螺的零漂指标。过采样是一种降低量化噪声的技术，过采样过程将噪声功率平均分布到以采样频率为截止频率的频带内，有效降低了直流到奈氏频率中的噪声功率。本文对高精度光纤陀螺中的噪声特征进行分析，针对高精度光纤陀螺中噪声低的特点，设计了适用于高精度光纤陀螺的过采样方案，为解决由于噪声低带来的均值误差，该方案在被测信号中叠加了正态分布的噪声。通过在陀螺中进行实验，证明设计的采样方案对于降低陀螺的零漂性能是有效的。     

全光纤陀螺全数字信号处理研究

为了提高全光纤陀螺的精度,扩大测量动态范围和简化电路结构,提出了一种结构紧凑,适合于中低精度范围的光纤陀螺信号处理方案.该方案主要采用全数字信号处理技术来替代传统模拟电路的功能,并且具有同时处理三个光纤陀螺光学表头输出信号的特点.采用该方案的样机精度达到1～10(°)/h,动态范围达到±500(°)/s.     

模拟选通积分电路的温度特性对陀螺性能影响的实验研究

研究了模拟选通积分电路的温度特性对陀螺性能的影响。在数字闭环光纤陀螺工作原理的基础上,推导出陀螺输出与模拟选通积分电路中积分电容值的线性关系,进行了电路的温度性能试验,试验结果证实了理论推导,据此建立了线性模型并进行了补偿,补偿后陀螺零偏稳定性提高了75%。     

高精度光纤陀螺温度实验研究

温度是影响光纤陀螺(FOG)输出特性的主要因素,对于高精度光纤陀螺更是如此。从实验入手,在常温、低温和高温三种状态下进行研究,采用热敏电阻分别对陀螺的六个重要部位的温度进行监测,得出光纤陀螺启动阶段至稳定以后的输出曲线、零偏变化曲线、温度变化曲线。对输出曲线、零偏变化曲线、温度变化曲线分析,发现不仅光纤陀螺自身热效应会影响光纤环,而且环境温度变化也会对光纤环产生影响。针对上述现象,对陀螺采取温度控制,经实验证明,能有效地改善陀螺的输出特性。     

光纤陀螺的最新进展

介绍了光纤陀螺 (FOG)的基本原理 ,以及国内外光纤陀螺的最新发展情况。分析了目前普遍采用的几种光纤陀螺技术方案并对光纤陀螺的未来发展状况作了展望