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。

自适应FLP滤波在激光陀螺IMU标定中的应用

激光陀螺的高频机抖使得激光陀螺惯性测量单元(IMU)的测量数据包含较大的随机噪声。传统标定方法通过延长测量时间消除对随机噪声的影响,降低了标定效率。提出了应用自适应前向线性预测(FLP)滤波对激光陀螺IMU的标定数据进行降噪,在较小标定数据量情况下提高系统的标定精度。首先通过四方位正反速率标定试验获得原始标定数据;然后通过自适应FLP滤波器对标定数据进行噪声抑制;最后利用降噪后的数据计算标定参数。试验结果表明,该方法能够有效抑制标定数据中的随机噪声,提高信号的信噪比(SNR),从而在标定数据量较小的情况下得到较高精度的标定参数,提升系统的导航精度。

光纤陀螺信号数字滤波算法研究

针对光纤陀螺信号漂移误差和噪声的影响及陀螺稳定平台系统的特点,研究了滑动滤波、FLP自适应滤波、小波变换阈值滤波3种直接对陀螺输出信号进行数字滤波处理的方案。最后对某陀螺惯性稳定跟踪转台中使用的光纤陀螺信号的测试和统计分析结果表明,采用小波变换阈值滤波可有选择地对陀螺信号的噪声成分进行抑制,其滤波去噪效果明显。

半球谐振陀螺滤波算法研究

针对半球谐振陀螺输出信号噪声的特点,提出了一种处理该噪声的前向线性预测(FLP)滤波与小波变换相结合的滤波方法,运用Allan方差法对滤波结果进行了分析。该方法以FLP滤波作为前段滤波器,采用DB4小波函数的强制阈值小波变换作为第二级滤波器。为了改进该级联滤波算法的不足,提出了基于神经网络的滤波融合算法。仿真结果表明,该滤波融合算法保留了级联滤波算法的优势,同时最大程度的保留了信息的完整度,滤波精度得到极大提高。

基于前向线性预测和小波的FOG信号降噪算法研究

针对光纤陀螺输出信号的噪声,提出了一种处理该噪声的前向线性预测滤波与小波变换相结合的级联滤波方法,以前向线性预测滤波作为前段滤波器,采用DB4小波函数的强制阈值小波变换作为第二级滤波器。运用Allan方差法对级联滤波结果进行了分析,结果表明该级联滤波能取得较好的光纤陀螺信号降噪效果。