基于FPGA的光纤陀螺自适应LMS滤波算法研究

光纤陀螺仪的精度严重制约着以其为核心的惯性导航系统精度,为进一步提高系统精度须对光纤陀螺进行滤波处理;文章在自适应LMS滤波算法的基础上,以FPGA实现光纤陀螺数据的采集和滤波处理;以光纤陀螺的延时信号作为参考值,实时自适应调整陀螺不同时刻输出的权值来实现对噪声的滤除;在FPGA中,利用有限状态机的方式来完成该滤波算法的实现,同时完成权值系数的更新和信号采集等模块的功能;结果表明,经过FPGA采集并滤波后的光纤陀螺信号中的噪声分量明显降低,滤波延时远小于采样周期,完全满足工程实际需要。     

车载惯性导航系统通用检测维修平台的设计与实现

针对车载惯性导航系统检测维修保障的迫切需要,设计并实现了一套惯性导航系统通用检测维修平台;从分析平台主要功能和实际要求的角度出发,提出了该平台的总体方案,详细介绍了系统硬件基本结构和关键组件,设计了系统软件框架和工作流程,并完成了一套实际测试维修平台;从实际应用情况来看,该平台结构紧凑、功能完整、界面友好、使用方便,能够完成对多种型号的惯性导航系统测试要求,具有广泛的实用前景.     

小波分析和灰色神经网络融合的光纤陀螺误差建模与补偿

为补偿捷联姿态测量系统中光纤陀螺因外界干扰引起的高频噪声和强漂移,提出一种基于第二代小波变换和灰色Elman神经网络融合的误差建模和补偿方法。采用Allan方差法分析了在外界干扰下的光纤陀螺输出信号,利用第二代提升小波单独重构的方法分离出陀螺误差模型中的漂移误差和白噪声,灰化漂移误差数据后建立了Elman神经网络模型并进行了补偿。实验结果表明,相较于传统的灰色理论模型和单一的Elman神经网络模型,新算法有效滤除了白噪声,并将预测模型的精度提高到96%以上,证实了模型的有效性。     

减振系统造成捷联惯性导航误差的有限元分析方法

为研究减振系统由于破坏捷联惯性导航与载体之间固联关系而造成的惯性导航测量误差,分析误差机理,提出一种基于有限元的分析方法。在有限元软件中建立带减振器的捷联惯性导航系统模型,利用轨迹发生器生成的运动参数,对载体及惯性导航系统运动过程进行仿真。仿真结束后,从有限元分析结果中提取惯性器件测量数据,经导航解算,得到减振系统造成的惯性导航误差。研究结果表明,有限元分析方法能够实现减振系统造成惯性导航误差的定量分析,使得可以从捷联惯性导航测量精度的角度进行减振系统优化设计。为研究减振系统由于破坏捷联惯性导航与载体之间固联关系而造成的惯性导航测量误差,分析误差机理,提出一种基于有限元的分析方法。在有限元软件中建立带减振器的捷联惯性导航系统模型,利用轨迹发生器生成的运动参数,对载体及惯性导航系统运动过程进行仿真。仿真结束后,从有限元分析结果中提取惯性器件测量数据,经导航解算,得到减振系统造成的惯性导航误差。研究结果表明,有限元分析方法能够实现减振系统造成惯性导航误差的定量分析,使得可以从捷联惯性导航测量精度的角度进行减振系统优化设计。     

基于#1理论方差的光学陀螺长期随机误差分析

为解决Allan方差计算的平均时间只能够达到数据持续时间长度的一半,以及长相关时间下置信度较低的问题,根据光纤陀螺随机误差信号的频率特性,提出了采用#1理论方差对光学陀螺的随机误差特性进行分析的方法。分析比较了Allan方差和#1理论方差的性质和特点,并对比了两者分析白噪声特性以及辨识光纤陀螺实测数据中随机噪声的类型和噪声水平的结果。结果表明,当相关时间较长时,#1理论方差值和实际的幂律谱噪声的行为特征不仅一致;且能够比Allan方差更有效提高方差估计值的置信度,估计精度优于Allan方差方法。     

基于角速度传感器的火炮调炮速度测量系统

在火炮调炮速度测量中,现有设备只能实现平均速度的测量,且体积较大、安装复杂、连线繁多、操作技术要求较高;针对上述问题,基于高精度角速度传感器和虚拟仪器技术,开发了便携式火炮调炮速度实时测量系统;介绍了系统的硬件组成和软件设计流程;通过转台在不同角速度下的测试实验,验证了该系统工作稳定、数据采集可靠,实时性强;通过Matlab对测试数据进行小波滤波处理,较好地滤除了白噪声,验证了滤波算法的有效性.     

基于FPGA的光纤陀螺自适应LMS虑波算法研究

光纤陀螺仪的精度严重制约着以其为核心的惯性导航系统精度,为进一步提高系统精度须对光纤陀螺进行滤波处理;文章在自适应LMS滤波算法的基础上,以FPGA实现光纤陀螺数据的采集和滤波处理;以光纤陀螺的延时信号作为参考值,实时自适应调整陀螺不同时刻输出的权值来实现对噪声的滤除;在FPGA中,利用有限状态机的方式来完成该滤波算法的实现,同时完成权值系数的更新和信号采集等模块的功能;结果表明,经过FPGA采集并滤波后的光纤陀螺信号中的噪声分量明显降低,滤波延时远小于采样周期,完全满足工程实际需要.     

光学陀螺随机误差特性的混合理论方差方法分析

为更有效地测试和分析光学陀螺的随机误差特性,提出采用混合理论方差(TheoH)的方法全面表征和分析陀螺输出数据。该方法建立在Allan方差和去偏的#1理论方差（Theo1）的基础上,解决了Allan方差计算的平均时间只能够达到数据持续时间长度的一半,以及长相关时间下置信度下降的问题,同时构造的新方法能够自动去除Theo1方差相对于Allan方差的偏差。对比分析了新方法对白噪声特性以及光纤陀螺实测数据中随机噪声的类型和噪声水平的辨识结果。实验结果表明,通过去除偏差和提高方差估计的置信度,新混合理论方差方法对估计各种白噪声以及长相关时间下光纤陀螺噪声特性提取更有效,精度更高,同时能够兼容Allan方差对量化噪声、角度随机游走、零偏不稳定性、速度随机游走、速率斜皮5种噪声进行无偏估计。