激光陀螺漂移的非平稳随机信号建模

利用实测的激光陀螺漂移数据,采用时间序列分析和系统辨识方法对陀螺漂移进行深入的分析.研究内容包括陀螺漂移数据的采集、数据的统计分析与预处理、平稳性检验及相关函数分析、模型形式的选取及模型参数的估计、模型的适用性检验等问题.通过以上的分析和研究,最终建立了激光陀螺漂移的数学模型,为激光陀螺漂移的补偿及为惯性组合导航研究奠定了基础.     

光纤陀螺随机漂移非参数ARMA模型的建立与分析

针对光纤陀螺随机漂移的非线性,提出了运用一类非参数ARMA模型(FARMA模型)对光纤陀螺漂移数据进行建模。依据某型光纤陀螺的实测数据,通过比较选择了FARMA(2,1,1)模型作为该型光纤陀螺随机漂移数据的模型。在此基础上对模型进行了适用性检验,同时对该模型的拟合结果进行分析,结果表明FARMA(2,1,1)模型能够更好的描述光纤陀螺随机漂移。     

光纤陀螺和环形激光陀螺及其技术评定

本文介绍了两种光学陀螺的发展历史及其通用原理,又分别描述了激光陀螺、模拟光纤陀螺和数字光纤陀螺的具体工作过程、应用范围及消除漂移的具体方法。重点对两种光学陀螺进行了详细比较,分析指出,光纤陀螺在重量、装配条件、多种装配形式、加工精度、使用期限以及价格方面都优于环形激光陀螺。但总的来看,光纤陀螺还存在一些重大技术问题有待解决,该公司研制的光纤陀螺的漂移率为10°/h,可用在偏航的俯仰测量、姿态稳定等应用中。对性能要求在0.01°/h的惯导中,仍取代不了环形激光陀螺。从长远看,两者竞争的焦点是在价格方面。     

速率偏频激光陀螺载体角增量信息解调与陀螺漂移调制原理分析

推导了速率偏频激光陀螺的测量方程,根据此方程提出了从速率偏频激光陀螺输出信号中提取载体角增量信息的陀螺输出信号解调公式;分析了速率偏频激光陀螺的偏频转台对陀螺漂移的调制效应．通过数字仿真定量分析了速率偏频激光陀螺漂移引起的导航参数误差。     

基于吸引子理论的导弹陀螺仪漂移混沌预测研究

针对导弹陀螺仪结构复杂、建立物理模型困难的问题,文中将混沌理论引入陀螺仪漂移预测.依据吸引子理论分析漂移数据,在得到漂移过程为近似混沌过程的基础上,用Wolf模型对未来漂移趋势进行预测,并通过灰色误差检验方法对预测方法和结果进行了评价.在保证预测精度的前提下,该方法具有无需知道陀螺物理模型的特点.通过对某型号导弹陀螺漂移仿真实验,证明了这种方法的有效性和实用性.     

基于AR模型的光纤陀螺建模方法研究

作为新一代的光学陀螺仪,光纤陀螺的性能决定着惯性参考系统的精度,为了提高光纤陀螺的精度,本文提出了利用时间序列分析法中的AR模型[1]对光纤陀螺零漂数据进行分析,采用最小二乘法对数据进行了处理和拟和,并在此基础上应用卡尔曼滤波算法对建模后光纤陀螺的漂移数据进行了滤波,有效地抑制了光纤陀螺中的随机误差,得到了陀螺信号的常项漂移趋势,提供了一种符合工程应用要求的光纤陀螺漂移模型。     

基于ARMA模型的光纤陀螺漂移数据建模方法研究

研究了应用长自回归估计法进行光纤陀螺零漂数据模型的参数估计。利用卡尔曼滤波算法进行参数的精估计，建立了光纤陀螺零漂数据的ARMA模型。研究结果表明，所建的光纤陀螺ARMA模型较传统的AR模型具有更高的精度，光纤陀螺随机漂移ARMA模型可分解为两个独立的时间相关的一阶马尔可夫过程。     

微机电系统陀螺仪随机漂移误差建模与滤波研究

随机漂移是微机电系统(MEMS)陀螺的主要误差,建立其数学模型并在输出中加以补偿是抑制该项误差、提高MEMS陀螺精度的有效方法。采用Allan方差对MEMS陀螺实测数据进行了分析,并采用时间序列分析法建立了随机漂移模型。根据建立的漂移模型,就如何利用Kalman滤波抑制随机漂移误差进行了分析和研究。     

小波分析在微机械陀螺随机漂移建模中的应用

对陀螺随机漂移建模之前需要先对信号进行预处理。传统的预处理方法是逐步回归法，其对陀螺漂移趋势项的提取相当烦琐，且往往会产生模型误差。基于此种情况，研究了基于小波分析的信号趋势项提取方法，实现对微机械陀螺漂移趋势项以小波系形式加以提取。最后对预处理后的数据用时间序列分析法建模。试验结果表明，此方法简单易行且建模精度明显优于传统方法。     

炮控系统陀螺随机漂移的建模分析

使用时间序列分析的方法,对炮控系统陀螺随机漂移信号进行了模型分析,利用自相关函数和偏相关函数初步确定了模型的类型与阶数,建立了ARMA(1,1)模型,为进一步研究陀螺随机漂移信号,对其进行补偿,从而为提高火炮稳定精度奠定了基础.     

小波去噪在激光陀螺漂移信号分析与处理中的应用

用Allan方差法对激光陀螺漂移数据的各种误差源及其整个噪声统计特性进行细致的表征和辨识.根据有效信号与各种噪声信号的频谱差异,用Mallat算法对RLG漂移信号进行塔式分解,采用软阈值消噪法去除噪声.对小波去噪前后的激光陀螺零漂信号用Allan方差进行对比分析表明,小波变换有效的减小了激光陀螺零漂信号中的角度随机游走、角速度随机游走、速率斜坡和量化噪声,提高了激光陀螺零偏输出的稳定性.     

光纤陀螺温度影响的非线性综合误差补偿

为有效克服光纤陀螺温度漂移和标度因数非线性带来的测量误差,提出了一种非线性综合模型来进行补偿。通过对某型号闭环光纤陀螺的温度速率实验数据进行分析,辨识出模型参数。结果表明,该模型能有效补偿温度及温度变化率对光纤陀螺输出精度的影响,较好地改善光纤陀螺在复杂温度环境下的输出性能。     

基于时间序列分析方法的FOG随机漂移建模与辨识

为了对光纤陀螺（FOG）随机漂移（启动漂移、慢变漂移和快变漂移）的各项参数进行快速有效的辨识，建立了含未知模型参数（慢变漂移的相关系数）的FOG随机漂移状态方程模型，通过对FOG随机漂移进行时间序列分析，辨识了未知的模型参数以及慢变漂移和快变漂移的白噪声方差，以卡尔曼滤波／平滑技术计算了FOG随机漂移的3项分量。对实测的FOG随机漂移数据进行了模型辨识与适用性检验，结果表明，该方法能够准确计算FOG随机漂移的各项参数和分量。通过建立FOG随机漂移的状态方程模型，首次将时间序列分析方法与卡尔曼滤波／平滑技术相结合，快速计算了启动漂移、慢变漂移的相关系数以及慢变漂移和快变漂移的白噪声方差，这对于修正FOG单独工作或与其他设备组合时的导航误差具有重要的参考价值。     

基于小波和时间序列分析的陀螺随机漂移建模研究

文中在综合分析已有的陀螺随机漂移建模方法基础上,针对陀螺随机漂移为弱的非平稳随机序列的特点,提出了先用小波分析对测试数据在频域上进行分层处理,再用时间序列分析对分层后的数据进行分别建模的新方法.仿真分析表明,运用本方法建立陀螺随机漂移模型,具有准确、快速、实用等特点.     

陀螺的多变量测试,相关分析和系统辨识

本文通过对陀螺内部的某些状态变量和有关的环境变量与陀螺输出量进行同步测试,然后对采集的数据进行统计性预处理和相关性分析,最后利用相关函数进行误差响应模型辨识,从而找出它们与陀螺漂移的关系,为进一步提高陀螺的精度提供依据。     

小型低成本环形激光陀螺GG1308的设计

本文描述边长只有20.3mm的小型激光陀螺的设计及其性能。采用新型玻璃熔结加工技术,能降低成本。性能数据表明,在各种环境条件下其漂移率为1°/h而整个体积不足32.8cm~3     

小波神经网络在陀螺漂移预测中的应用

针对传统预测方法存在的不足,建立一种基于小波神经网络的陀螺漂移预测模型。重点研究利用小波分析理论对陀螺输出信号的漂移趋势识别提取方法,结合小波神经网络建立漂移信号的非线性预测模型,并以某陀螺实测信号为例预测其漂移趋势。结果表明:该模型能降低人为因素影响,提高漂移预报效果和导航系统精度。     

挠性陀螺组合静态漂移参数标定

主要研究挠性陀螺组合静态参数的标定问题。通过建立陀螺组合测量系统补偿误差模型，推导出陀螺组合需要标定的静态漂移参数。再由挠性陀螺仪静态漂移误差模型，推导挠性陀螺组合静态漂移的标定方法，文中给出了具体的试验方法和数据处理方法。理论分析表明：本文所述的方法能够有效地分离出捷联陀螺组合静态漂移参数，为计算机进行误差补偿提供依据。     

卡尔曼滤波在陀螺漂移时间序列模型中的应用

针对MEMS陀螺精度不高、随机漂移过大,提出了一种提高精度的方法。利用时间序列分析法建立模型,用Matlab进行参数估计及检验,最后基于该模型设计了卡尔曼滤波器对其进行误差补偿。对某三轴MEMS陀螺的实测动态数据运用上述建立的模型和滤波方法进行仿真。结果表明:该方法有效的减小了随机误差,明显的降低了随机漂移,从而提高了导航精度。     

激光陀螺捷联导航系统初始对准方法研究

针对激光陀螺捷联导航系统的特点，从理论上分析了卡尔曼滤波法、解析陀螺罗经法和间接估计法3种捷联导航系统常用初始对准方法的特点。并采用某激光陀螺捷联导航系统的实测数据对3种初始对准算法进行了比较研究。结果表明，3种方法的稳态精度基本一致，这和理论分析是相吻合的。间接估计法由于引入了微分，容易受到传感器噪声的影响，超调量很大，收敛速度很慢。解析陀螺罗经对准和卡尔曼滤波由于采用闭环方案，收敛速度要比间接估计法快，更适合激光陀螺捷联导航系统的初始对准。