基于Allan方差法的光纤陀螺建模与仿真

介绍了一种与实际情况相接近的陀螺模型,并给出了根据光纤陀螺的角度随机游走（ARW）和角速率随机游走（RRW）系数模拟产生陀螺随机误差数据的方法．角度随机游走和角速率随机游走系数可通过Allan方差法获得．理论分析表明,模拟产生的陀螺随机误差具有与实际的角度随机游走和角速率随机游走误差相一致的功率谱密度．通过仿真对文中所述的模拟产生陀螺随机误差的方法进行了验证,表明了方法的有效性．该方法可用于分析由陀螺和星敏感器构成的卫星姿态确定系统的性能．     

MEMS陀螺随机误差的建模与分析

为了更全面地了解微机电系统(MEMS,Micro-Electro-Mechanical Systems)陀螺仪的随机漂移误差随时间变化的特性,利用动态Allan方差分析法对MEMS陀螺仪输出信号特性进行了全面分析.首先介绍了Allan方差和动态Allan方差分析法原理,然后分别利用Allan方差分析法和动态Allan方差分析法对MEMS陀螺仪的实测数据进行了特性研究与性能分析.研究结果表明:速率斜坡、量化噪声和速率随机游走是MEMS陀螺的主要随机噪声,并且MEMS陀螺的随机漂移具有随时间变化的不稳定性.动态Allan方差不仅可以分离和辨识出MEMS陀螺的主要随机误差源,而且可以跟踪和描述信号随时间变化的稳定性,因此动态Allan方差较经典Allan方差分析法能够更全面地表征MEMS陀螺仪的性能.     

光纤陀螺随机误差模型分析

陀螺仪的工作精度决定着惯性参考系统的精度,为了减小陀螺仪的误差并提高其精度,需要对陀螺仪误差进行估计与精确建模.提出应用ARMA,Allan方差分析法及功率谱密度PSD(Power Spectrum Density)分析法联合对光纤陀螺FOG(Fiber Optic Gyroscope)的误差特性及建模技术进行了研究.利用Allan方差及PSD分析法对光纤陀螺输出信号的分析,有效地分离并确定影响光纤陀螺输出性能的几种主要随机误差源,并对所建立的光纤陀螺ARMA模型和AR模型的精度进行了评估.对光纤陀螺实测数据的分析表明Allan方差分析法与PSD分析法对光纤陀螺噪声分析结果具有一致性,时序ARMA模型是建立光纤陀螺随机误差模型的一种有效方法.      

光纤陀螺随机漂移误差补偿适用性方法

针对传统方法在建立时间序列模型基础上应用卡尔曼滤波器去除陀螺随机噪声误差的缺陷,提出了一种适于在线补偿光纤陀螺FOG(Fiber Optic Gyrosope)随机误差的滤波方法.当建立的时间序列模型系数出现偏差时,通过引入虚拟噪声,来补偿滤波过程由于系统模型时变和未知噪声而引入的误差,实现了对陀螺随机漂移误差的高精度滤波处理.其次,利用Allan 方差分析法分离并确定了光纤陀螺的主要随机误差源,并对建立的光纤陀螺时间序列模型及滤波方法的适用性及精度进行了评估.通过对光纤陀螺实测数据的分析表明,速率斜坡、速率随机游走和零偏稳定性为FOG的主要随机噪声,所提出的自适应滤波算法能够适应陀螺漂移的时变特点,是一种有效的去除光纤陀螺随机漂移噪声方法.      

基于深层循环神经网络的陀螺仪降噪方法研究

陀螺仪固有的随机误差会随时间积累越来越大，循环神经网络作为一种有效处理时间序列信号的算法被广泛使用，然而传统的循环神经网络在处理陀螺仪产生的随机误差上无法解决长期依赖，容易出现梯度消失和梯度爆炸问题.为了获得精确的陀螺仪信号，本文基于循环神经网络变体的长短记忆网络和门循环单元的陀螺仪信号降噪算法，并创新性的将两种网络进行组合验证.文中先是通过Allan方差对陀螺仪随机误差进行误差分析，然后基于LSTM和GRU组合对陀螺仪输出信号进行补偿处理，结果表明LSTM结合GRU对陀螺仪的随机误差处理有明显改善，其中X、Y、Z轴方向陀螺仪的量化噪音、角度随机游走、零偏不稳定性、角速度游走和速度斜坡性能均有不同程度的提升.     

基于TheoH方差的陀螺随机误差系数动态提取

针对运用动态Allan方差提取陀螺随机误差系数时,用截断窗截取原始信号造成方差估计置信度降低的问题,提出运用混合理论方差(Theo H方差)来代替Allan方差对截断窗内的数据进行分析,并提取出随时间变化的陀螺随机误差系数。Theo H方差改善了Allan方差计算时相关时间只能达到信号总时间的二分之一及长相关时间下方差估计置信度降低的问题,其计算的相关时间可以达到数据总时间的四分之三,有效改善了动态算法因数据截取造成误差系数估计置信度下降的缺陷。从对仿真信号和光学陀螺实测数据处理结果上来看,本文方法既能准确地对动态条件下陀螺量测信号的随机误差进行细化辨识,又能大幅提高中、长相关时间下方差估计的置信度。     

动态总方差设计及其快速算法

Allan方差法分析随机误差时存在2点缺陷,一是长相关时间下估计值震荡较大,二是无法跟踪信号的动态变化。本文融合总方差法和动态Allan方差法的思想和优势,提出了动态总方差法。首先使用窗函数截取原始数据,然后对窗内数据进行延拓,对延拓后的数据进行总方差分析,得到原始信号的局部随机特性,随着窗函数的滑动可以得到原始信号的随机变化特性。经验证,动态总方差法同时解决了Allan方差法存在的2个缺陷。最后设计了半球谐振陀螺（HRG）的线振动试验验证此算法的有效性,分析结果表明动态总方差法在分析精度和使用的数据量上具有优势。但是动态总方差法又存在计算量大、分析速度慢的问题,因此本文又推导出了动态总方差法的递推公式,从而给出了动态总方差的快速算法。      

一种新型陀螺的力矩器非圆性误差补偿方法

为提高磁悬浮控制敏感陀螺（MSCSG）对陀螺载体姿态的敏感精度,基于其洛伦兹力磁轴承（LFMB）的设计结构,提出了一种力矩器非圆性误差补偿方法。首先,针对一种新型双球形包络面转子MSCSG,介绍了MSCSG的结构特点与陀螺载体姿态角速度敏感原理,并分别建立了MSCSG力矩器半径误差模型、转子偏转干扰力矩模型与陀螺载体姿态角速度敏感误差模型。其次,通过实验测量了力矩器的圆度,通过MATLAB进行数据拟合得到了力矩器的非圆特性,采用勒让德多项式级数对力矩器非圆性进行了描述,并有效补偿了因力矩器非圆性误差导致的姿态角速度敏感误差。最后,对误差补偿效果进行了仿真验证,结果表明该补偿方法使陀螺载体姿态角速度敏感误差降低了83.5%。此外,本文方法还可以解决LFMB陀螺的相关共性问题。      

MEMS陀螺仪随机误差滤波

针对微机电系统(MEMS,Micro Electromechanical System)陀螺仪的随机漂移,基于小波多尺度分析,利用bior1.5小波对陀螺仪的随机漂移进行深度为4的分解,重建各尺度信号,采用时间序列方法对陀螺仪各尺度随机漂移进行建模,与传统时间序列方法建模相比,降低了模型的预测误差.并构建了模糊自适应Kalman滤波,利用模糊控制方法基于残差均值与方差差值对噪声方差阵进行实时调整,提高对重建后的各尺度信号随机噪声滤波效果.通过一系列对比实验证明,基于多尺度分析的模糊自适应Kalman滤波对于消除MEMS陀螺仪随机漂移误差作用明显.通过Allan方差分析,滤波后的数据各随机误差项均得到有效减小.     

基于逆系统解耦的MSCSG姿态测量方法

磁悬浮控制敏感陀螺（MSCSG）是一种将姿态控制和姿态测量功能合二为一的新型陀螺,采用洛伦兹力磁轴承（LFMB）控制转子径向偏转。针对MSCSG 2个测量轴之间存在耦合的问题,提出了一种基于逆系统解耦的测量方法。首先,分析了MSCSG的结构组成,在此基础上建立了LFMB-转子系统动力学模型,推导了MSCSG陀螺进行两自由度姿态测量的工作原理;然后,分析了2个测量轴之间的耦合关系,进而提出采用逆系统对2个测量轴进行解耦。最后,对所提方法的有效性进行了仿真验证。仿真结果表明:在所提解耦方法作用下,2个测量轴之间的耦合效果得到了很好的抑制,测量精度得到了一定的提高。      

非均匀螺距的双绞线串扰统计特性分析

双绞线的螺距误差会直接影响其抗干扰水平,螺距误差的随机性会造成双绞线串扰预测的不确定性.通过双绞线制作原理的分析,利用制作参数可以较准确得到任意双绞线螺距误差的概率密度.采取等弧度离散法和广义多端口网络的概念,快速建立非均匀螺距双绞线的频域串扰模型,得到感性耦合和螺距误差的关系.基于螺距误差的概率密度函数,可以有效分析任意双绞线串扰的统计特性.仿真结果表明双绞线制作参数转轴角速度的均值和方差是影响双绞线感性耦合大小的关键因素,在双绞线制作过程中必须予以考虑,以保证双绞线的抗干扰能力.      

An optimization iterative algorithm based on nonnegative constraint with application to Allan variance analysis technique

It is well known that inertial integrated navigation systems can provide accurate navigation information. In these systems, inertial sensor random error often becomes the limiting factor to get a better performance. So it is imperative to have accurate characterization of the random error. Allan variance analysis technique has a good performance in analyzing inertial sensor random error, and it is always used to characterize various types of the random error terms. This paper proposes a new method named optimization iterative algorithm based on nonnegative constraint applied to Allan variance analysis technique to estimate parameters of the random error terms. The parameter estimates by this method are nonnegative and optimal, and the estimation process does not have matrix nearly singular issues. Testing with simulation data and the experimental data of a fiber optical gyro, the parameters estimated by the presented method are compared against other excellent methods with good agreement; moreover, the objective function has the minimum value.     

MEMS陀螺标度因数误差分析及分段插值补偿

动态条件下,标度因数引起的误差是MEMS(Micro Electromechanical System)陀螺主要误差源之一.为了提高陀螺精度,基于内框驱动式硅MEMS陀螺误差机理,分析了标度因数常值误差、非线性误差以及不对称误差的物理起因,构建了标度因数误差数学模型,提出了对陀螺标度因数按照角速度大小分段插值的补偿方法,消除了转速引起的陀螺标度因数误差.试验结果表明:MEMS陀螺标度因数误差高达4053.2(°)/h(1 σ ),采用分段插值法补偿后陀螺误差减小到79.0(°)/h(1 σ ),补偿精度比一次拟合及分段法分别提高了15.4倍和7.5倍,验证了MEMS陀螺标度因数误差模型的正确性,证明了标度因数实时分段插值补偿方法的准确性和适用性.      

MEMS陀螺随机漂移在线补偿技术

为了提高微机电系统(MEMS,Micro Electro Mechanical System)陀螺测量的精度,提出了一种陀螺随机漂移的在线补偿方法.在静态时在线建立随机漂移的自回归滑动平均(ARMA,Auto Regressive Moving Average)模型,并针对随机漂移模型随时间慢变的特性,引入虚拟噪声补偿技术加以补偿.针对载体运动状况的未知性,建立机动角速率模型.在此基础上采用自适应卡尔曼滤波技术对随机漂移和角速率进行实时估计.通过试验表明:随机漂移模型、角速率模型以及滤波算法能够满足姿态测量系统的动态应用需要,且姿态测量精度较补偿前有了显著的提高.