多维逆M序列及其在多变量系统辨识中的应用

基于Ｍ序列和逆Ｍ序列,提出了多维逆Ｍ序列发生器的结构形式。多维逆Ｍ序列近似周期白噪声,无直流分量,各维序列之间互不相关。言语中研究了多维逆Ｍ序列的性质,给出了自相关函数的计算公式。通过使用多维逆Ｍ序列,将多变量系统参数辨识简化为各通道对应的单变量系统参数辨识。多维逆Ｍ序列具有很好的推广应用价值。     

机抖激光陀螺稳频控制技术的研究

激光陀螺的工作中心频率作为激光陀螺的工作计量基准,其频率的稳定性直接影响激光陀螺的测量精度。稳定激光陀螺工作中心频率最有效的方法是采用主动腔长补偿控制。在介绍了腔长控制原理和方法基础上,提出将激光陀螺输出光强信号进行交直流分量分离独立控制的方法,并给出系统的硬件设计框图,最后介绍了软件设计流程。测试结果表明漂移均方差在0.4°/h以内,满足系统的使用要求。     

基于小波分析的激光陀螺信号处理

随机噪声是影响激光陀螺精度的一个重要因素,其中随机噪声主要是白噪声。利用小波变换理论对激光陀螺数据进行消噪处理是小波的一个最基本的应用。选用Daubechies小波函数作为小波基,采用软阀值方法去除噪声。对某型号的激光陀螺的滤波结果表明了该方法的有效性。     

小型集成三通道机抖激光陀螺数字式控制电路设计

针对军事和民用工程中亟待解决的捷联式机械抖动激光陀螺惯导的小型化、集成化和高精度问题,提出了一种以单块电路板实现对3个机械抖动激光陀螺进行数字式稳频控制、抖动控制、稳流控制、信号检测及脉冲计数的全功能小型机抖激光陀螺集成控制方案,设计了以DSP和FPGA为核心控制器的陀螺电路。试验结果表明,该集成控制电路能同时实现3路陀螺的自动控制,参数调整灵活方便,控制精确稳定,在实现小型化集成化的同时,提高了激光陀螺的输出精度,为捷联式机械抖动激光陀螺惯导的小型化、集成化和高精度奠定了基础,已在多个项目中获得工程应用,具有较高实用价值。     

二频机抖激光陀螺高精度低延时信号解调电路设计

在激光陀螺信号解调滤波过程中,工程上经常运用高阶FIR滤波电路来实现抖动信号剥除;这种方法虽然精度高但具有较高的延时,无法满足激光陀螺输出结果实时性的要求;为了解决这个问题,提出了一种基于FPGA的激光陀螺信号解调电路,利用自适应滤波原理对激光陀螺输出抖动信号进行自适应剥除,最后进行了相应精度及延迟测试;实验结果表明激光陀螺信号经过该系统自适应抖动剥除后效果较好,激光陀螺静态输出百秒方差仅为千分之三且系统延迟0.6 ms远低于常规5 ms延迟,满足了激光陀螺信号解调高精度低延时的要求。     

环形激光陀螺随机误差分析

环形激光陀螺以其高稳定性等诸多优点被广泛应用。简要介绍了环形激光陀螺的工作原理,并应用Allan方差的原理对环形激光陀螺(RLG)的输出信号进行了分析,有效地分离出影响激光陀螺输出性能的几种主要随机误差源,分别求出了陀螺3个轴的误差系数,并对陀螺的性能进行了评估,所得结论为RLG的误差补偿及其在导航系统中的使用奠定了基础。     

卡尔曼滤波在激光陀螺信号处理中的应用

各种随机噪声是激光陀螺误差的主要来源;设计了基于激光陀螺漂移数据时间序列模型的卡尔曼滤波器,对激光陀螺漂移数据进行了滤波,并采用Allan方差法分析了滤波结果;结果表明,基于时间序列模型的卡尔曼滤波器有效地减小了随机误差。     

机抖激光陀螺的实时数据检测及压缩处理

首先推导了一种对捷联惯导系统中机械抖动激光陀螺的原始高速采样数据进行预测的方法,然后讨论了根据此方法对激光陀螺的原始采样数据进行检测处理的过程。在实现对抖动幅度和抖动之间的干扰进行监控的同时,实时判断原始采样数据中的异常值,并用接近真实的值去替代异常值,提高了捷联系统的可靠性和容错能力。最后,详细介绍了利用此数据预测方法和Golomb编码对惯性器件的采样数据进行无损压缩与处理的步骤。此数据检测和压缩方法已经在实际捷联惯导系统中得到了验证,实现了对机科激光陀螺原始采样数据的监控和传输保存,在增强了系统可靠性的同时方便了试验数据的分析和处理。     

基于时间序列模型的激光陀螺随机漂移数据处理

采用时间序列分析方法建立激光陀螺随机误差模型,应用递推最小二乘(RLS)法估计模型的参数,在此基础上对激光陀螺的漂移数据进行了卡尔曼滤波,结果表明:该方法能有效地抑制激光陀螺的随机误差,提高了激光陀螺的精度。     

基于Allan方差的MEMS陀螺随机误差建模

针对由于MEMS陀螺随机误差较大而影响MEMS惯性测量系统测量精度的问题,提出一种利用Allan方差分析随机误差并建模的方法。在分析Allan方差原理的基础上,通过Allan方差分析法分离和辨识了MEMS陀螺仪的各项随机误差以及误差系数,并利用随机误差系数进行了数学建模。通过与ARMA模型比较,表明利用Allan方差建立的模型更加精确。该方法为MEMS惯性导航系统中姿态测量的误差补偿和滤波提供了新的思路,对提高MEMS惯性测量系统的测量精度具有一定的实际应用价值。     

二元周期倒序序列及其对偶序列的复杂性分析

讨论了有限域F2上周期倒序序列∞与原序列S∞之间的极小多项式以及生成函数的关系;同时研究了∞按位取反后得到的对偶序列■∞与原序列S∞之间的极小多项式和线性复杂度的关系。这些结果对研究流密码密钥流序列的线性复杂度有一定的应用价值.     

振动环境下MEMS陀螺动态误差补偿方法

为解决微机电(micro electromechanical system,MEMS)陀螺仪在随机振动力学环境中的动态误差问题,提出一种MEMS陀螺仪动态误差的补偿方法,建立动态误差模型。通过对MEMS陀螺仪动态误差影响因素的分析,在MEMS陀螺仪静态误差模型基础上加入与振动输入相关的误差项,减小由于随机振动引入的误差,提高MEMS陀螺仪在随机振动环境下的测量精度。结合实例,对所提模型进行仿真分析,验证了其可行性和有效性。     

激光陀螺误差测试中非等精度问题的处理

在环形激光陀螺的误差测试中,一般采用时域方差(或A llan方差)方法来分辨各误差项。取得不同采样时间下的方差(或A llan方差)σ2(τ),将其与采样时间τ进行回归分析,便可以分辨出各误差项。采样时间τ较大时,计算σ2(τ)所依据的数据点较少,因而算得的σ2(τ)可信度较低。然而,当剔除τ较大的σ2(τ)后,拟合所用的点数又较少,导致拟合结果可信度降低。针对这一矛盾,提出了用加权回归模型来处理激光陀螺误差分析中的非等精度问题。     

基于文本序列错误概率和中文拼写错误概率融合的汉语纠错算法

中文拼写纠错是一项检测和纠正文本中拼写错误的任务。大多数中文拼写错误是在语义、读音或字形上相似的字符被误用,因此常见的做法是对不同模态提取特征进行建模。但将不同特征直接融合或是利用固定权重进行求和,使得不同模态信息之间的重要性关系被忽略以及模型在识别错误时会出现偏差,阻止了模型以有效的方式学习。为此,提出了一种新的模型以改善这个问题,称为基于文本序列错误概率和中文拼写错误概率融合的汉语纠错算法。该方法使用文本序列错误概率作为动态权重、中文常见拼写错误概率作为固定权重,对语义、读音和字形信息进行了高效融合。模型能够合理控制不同模态信息流入混合模态表示,更加针对错误发生处进行学习。在SIGHAN基准上进行的实验表明,所提模型的各项评估分数在不同数据集上均有提升,这验证了该算法的可行性。     

小波包分析在激光捷联惯导系统中的应用

为了减小激光陀螺随机误差对激光捷联惯导系统对准、导航精度的影响,采用小波包分析方法对其进行滤波处理.开发了评估软件对其在实际系统中滤波前后效果进行了对比研究.结果表明,小波包分析方法简单实用,特别适合激光陀螺信号的处理,在很大程度上提高了激光捷联惯导系统的对准、导航精度.     

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。     

基于时间序列分析的Kalman滤波方法在MEMS陀螺仪随机漂移误差补偿中的应用研究

从工程实用的角度出发,探讨了MEMS陀螺仪随机漂移误差的有效补偿方法.首先采用时间序列分析的方法建立了MEMS陀螺仪的随机漂移误差模型,然后阐述了用基于时间序列模型的Kalman滤波方法减小该漂移误差的具体方法.对某MEMS陀螺仪实测数据的误差补偿结果表明,所介绍的滤波方法能够有效地抑制其漂移误差,提高MEMS陀螺仪在实际系统中使用精度.