MEMS陀螺随机漂移误差系数的动态提取

针对传统Allan方差提取微机电系统(MEMS)陀螺随机误差系数仅得到近似均值,与实际中其随时间在均值附近波动不相符的缺点,提出一种动态提取MEMS陀螺随机误差系数的方法。该方法将窗函数引入Allan方差计算,不仅能够正确提取MEMS陀螺随机误差系数,而且还能得到MEMS陀螺随机误差系数的时间变化曲线,这将有利于MEMS陀螺的性能分析和误差补偿。实验证明该方法提取的MEMS陀螺随机误差系数的时间变化曲线在以传统Allan方差得到的近似均值附近波动。由此可见,该方法具有一定的可信度。

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。

陀螺随机漂移误差模型建模方法研究

论述了自 60年代以来的几种主要陀螺仪漂移误差模型建模的方法 ,介绍了各种方法的特点及建模公式 。

四频差动激光陀螺随机误差建模与滤波研究

根据四频差动激光陀螺随机误差的特性,对实验采集的某型四频差动激光陀螺的静态输出数据,使用p阶自回归q阶滑动平均模型(ARMA(p,q))进行分析,并采用BIC准则确定模型的阶数。基于建立的ARMA(p,q)模型,使用卡尔曼滤波对四频差动激光陀螺的静态输出数据进行滤波处理,检验结果表明,该方法能明显减小四频差动激光陀螺的随机误差。

光纤陀螺随机漂移ARMA模型研究

从理论上证明了由多个ARMA过程组成的平稳随机过程,可以由一个等效ARMA模型描述,并推导该模型的数学表达式。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,检验模型的适用性。结果表明该建模方法正确可行,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。

基于LSSVM的激光陀螺随机误差系数预测

激光陀螺是一种具有广阔应用前景的新型惯性器件。为了提高激光陀螺的性能,有效地补偿激光陀螺的随机误差,提出了最小二乘支持向量机预测激光陀螺随机误差系数的新方法。采用遗传算法进行支持向量机参数的自动选取,提出了基于遗传优化的最小二乘支持向量机回归预测算法,并对激光陀螺随机误差系数进行了预测实验。实验结果表明,基于遗传算法的最小二乘支持向量机的预测精度更高。另外,研究了回归步长对预测效果的影响。预测结果表明,不同的回归步长对预测结果有较大的影响。

光纤陀螺随机漂移模型

随机漂移是光纤陀螺的主要误差,建立数学模型在输出中补偿是抑制该项误差、提高光纤陀螺精度的有效方法.光纤陀螺静态输出为随机过程,对该随机过程的平稳性和正态性进行分析,拟合趋势项、周期项并补偿,使其成为平稳随机序列.采用时间序列分析法建立光纤陀螺随机漂移模型,根据随机漂移自相关和偏相关系数的特性辨识模型的类型和阶数,利用最小二乘方法估计模型参数,得到光纤陀螺随机漂移模型为AR(2).对陀螺输出数据补偿,检验模型的适用性.结果表明,该模型具有很好的适用性,能够有效抑制随机漂移,提高光纤陀螺精度,可以作为惯导系统卡尔曼滤波器状态变量的数学模型.

光纤陀螺随机误差建模的实验研究(英文)

为提高光纤陀螺精度,需要对其随机误差进行精确建模。以VG941-3AM微型精密光纤陀螺仪为实验研究对象,进行了数据采集、预处理和平稳性检验。将基于残差序列最小自相关原理的LAC(least-autocorrelation)准则及其递推算法,应用于光纤陀螺随机误差模型的辨识。建立了ARMA模型的状态方程和观测方程,设计了Kalman滤波器。实验结果证明了算法的有效性和准确性,处理后的光纤陀螺随机误差减小了95～97%。

激光陀螺捷联惯导系统中惯性器件误差的系统级标定

为评估激光陀螺SINS的性能 ,需对系统中的惯性器件误差 ,包括随机漂移误差、刻度系数误差与安装误差角等 ,进行系统级标定 .提出了卡尔曼滤波校准法 ,此方法利用激光陀螺SINS六位置静基座测试数据来标定系统中的惯性器件误差 .其实现过程包括两步 :首先 ,基于降阶处理思想 ,利用SINS的静基座测试数据 ,通过卡尔曼滤波来估计SINS系统中激光陀螺随机漂移误差及其他误差参数的耦合参量 ;第二步 ,比较两组不同位置的静基座测试数据的滤波辨识结果 ,对不同形式的耦合参量估值进行标量运算 ,即可获得SINS系统中其它惯性器件误差参数的校准值 .卡尔曼滤波校准法的方法比较简单 ,测试易于实现 ,只需要一台精度比较高的手动三轴定位转台即可 .另外 ,卡尔曼滤波法具有对测量噪声及环境干扰的影响不敏感、校准精度高的优点 .卡尔曼滤波校准法的有效性与可行性已通过仿真测试得到了验证 .

基于MS-IMMIKF的MEMS陀螺输出信号消噪处理

陀螺用于感知稳定平台相对于惯性空间的角速率,进而得到稳定平台在惯性空间的姿态,通过反馈稳定平台伺服控制机构相应的控制量来实现对稳定平台的稳定控制。通过分析陀螺随机误差对稳定平台精度影响,提出了一种新的陀螺随机漂移处理方法。首先针对机动跟踪领域的Singer模型中人为设定机动频率α的不合理性,对机动频率α进行在线估计,提出基于Modified Singer(MS)模型直接对陀螺输出进行建模的方法;在此基础上建立基于交互式多模型(IMM)的改进卡尔曼滤波算法(MS-IMMIKF)对陀螺输出随机误差进行处理,并对交互式多模型的改进卡尔曼滤波(IKF)进行理论分析和推导;通过数值仿真分析和稳定平台中某型号陀螺试验验证和仿真计算得出,静态滤波后均方根误差达到0.022 7°/s,证明了该方法对陀螺漂移处理的有效性与可行性;最后通过稳定平台动静态稳定试验表明,MS-IMMIKF滤波算法对提高稳定平台精度有效且实用。

机械抖动偏频激光陀螺静态测角方法

阐述采用机械抖动偏频激光陀螺进行静态角度测量的原理,分析测角随机误差与激光陀螺角随机游走系数、测量时间的关系,通过转台分度误差实验验证了测角随机误差公式。采用排列互比法对测角系统误差和转台分度误差进行分离。实验与理论分析表明,静态测角方法具有良好的环境适应性和稳定性,测角随机误差优于0.26″,系统误差优于1″。最后分析了进一步减小测角随机误差和系统误差的措施。

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。

惯性测量组合中激光陀螺随机噪声分析

介绍了国外常用于评估环形激光陀螺和其它精密测量仪器性能的A llan方差法.讨论了环形激光陀螺的随机噪声特性,应用A llan方差法对激光陀螺输出数据进行了分析,分离出各项误差的系数.结果表明,A llan方差法是一种有效的误差特性分析方法.

一种微机电系统陀螺信号基于小波域的Karhunen-Loeve变换去噪方法

为了减少梳状音叉微机电系统(MEMS)陀螺的随机漂移误差,提出了一种小波域上的Karhunen-Loeve变换(KLT)的MEMS陀螺漂移信号的去噪方法。其主要思想是:先对分段的MEMS陀螺漂移信号进行小波分解;然后对各个中高频子带进行6抽头滤波,插值成和最高频带相同长度的样本点后,利用小波各尺度间的相似性进行高频分量的KLT变换,在一定程度上去除不相干噪声;最后对KLT降噪后的信号再进行小波阈值处理完成进一步的降噪。实验结果表明,所提方法相对于基于小波变换的各种阈值方法,陀螺输出信号的方差、零偏稳定性和随机游走误差都有了明显的改善。

小波分析法在光纤陀螺随机误差补偿中的应用

光纤陀螺随机漂移是惯性导航系统产生误差的重要因素。尽量降低陀螺仪的漂移率是进一步提高惯性导航系统精度的重要途径,也是保证光纤陀螺静态误差补偿精度的前提。从抑制光纤陀螺随机噪声的角度出发,利用小波分析法对光纤陀螺的静态输出进行滤波处理,通过对比滤波前后陀螺的输出曲线、标准差以及各项随机误差系数,能够看出:该方法有效地补偿了光纤陀螺的随机误差。

光纤陀螺随机误差的测定方法研究

针对光纤陀螺的随机噪声,分析了其产生的来源;对于5种主要的噪声源,运用IEEE公认的在时域上对频域稳定性进行分析的方法———A llan方差法,进行了特性分析,并给出了误差系数的计算公式.同时介绍了只测定角度随机游走系数时的2种简单测定方法:模型拟合法、归一化计算法;对于一组实际的陀螺零偏数据进行了测定.

光纤陀螺随机误差建模研究

文中研究了如何提高光纤陀螺使用精度的方法。探讨了随机序列的一般模型,对数据的预处理进行了研究、并采用长自回归建模法建立了随机误差模型,该方法的好处是避免了解非线性方程组并且计算速度快。最后通过实验验证了该方法的可行性,滤波结果表明,滤波后随机漂移比滤波前减小了近50%。

插秧机微机械陀螺随机误差分析及建模

微机械陀螺广泛应用于组合导航系统。以插秧机GPS/INS组合导航系统为研究背景,针对微机械陀螺的误差进行了研究。为了提高插秧机组合导航系统的定位精度,首先通过分析微机械陀螺的工作原理对微机械陀螺的误差来源和分类进行了深入的分析,说明微机械陀螺的随机误差是影响插秧机组合导航系统定位精度的一个主要因素。然后基于时间序列的分析建立了微机械陀螺的AR随机误差模型,并利用此模型采用Kalman滤波算法对采集的试验数据进行处理。实验结果表明,在采用AR模型后,微机械陀螺的随机误差的方差减小了一个数量级,随机误差的幅值也明显减小。

陀螺随机漂移引起的惯导系统误差特性分析

为研究陀螺随机漂移作用下的惯导系统误差发散规律,当陀螺随机漂移为白噪声时,基于静基座下的惯导系统误差方程,得到了惯导系统误差的计算方法。基于白噪声的统计特性,理论推导了惯导误差方差的解析解,并分析了各因素对惯导系统误差的影响。基于理论推导公式,对白噪声作用下的惯导系统误差做了仿真计算。结果表明:在陀螺随机漂移作用下,惯导系统误差与航行纬度有关。方差中包含舒拉、傅科、地球三种周期振荡和非周期项。其中的非周期项与陀螺漂移率的方差成线性关系,同时是时间的斜坡函数;经度误差的方差中,三种周期性振荡受非周期项的调制作用,振荡幅值随时间线性增大。

联合旋转调制激光陀螺惯导性能在线评估

无外界基准信息时,针对舰艇单、双轴旋转调制激光陀螺航海惯导冗余配置情况下双轴旋转惯导间性能的在线评估问题,提出了联合旋转调制激光陀螺航海惯导相对性能的在线评估方法。一套单轴旋转惯导分别与待评估的双轴旋转惯导构建联合误差状态卡尔曼滤波器,状态为各系统位置误差、速度误差、姿态误差的差值及各自的陀螺漂移、加速度计零偏,以系统间的位置、速度差值为观测量,通过联合旋转调制策略编排改变系统间的相对姿态,可观性分析表明,包括单轴旋转惯导方位陀螺漂移在内的所有状态均完全可观;以不同滤波器估计得到的单轴旋转惯导方位陀螺漂移估计值的标准差为评价指标,对双轴旋转惯导随机误差进行在线评估。半实物仿真和实际实验结果表明:双轴旋转惯导激光陀螺随机误差差异的区分度可达10%;144h(6天)导航时间内,以单轴旋转惯导方位陀螺漂移估计值的标准差为评价指标,可以实现不同双轴旋转惯导相对性能的在线评估。该方法为旋转调制激光陀螺航海惯导冗余配置情况下的系统优选提供了理论依据。