基于人工神经网络的激光陀螺零偏补偿方法研究

激光陀螺受到多普勒频移量的影响导致零偏，为此提出基于人工神经网络的激光陀螺零偏补偿方法。根据激光陀螺在零偏状态下的载流子态密度分布得到激光陀螺的激光多普勒振动信号，通过小波变换将含噪信号进行特征分解，通过线性组合叠加的方法计算激光陀螺零偏分量，对激光陀螺的固定偏差进行反馈补偿控制，构建人工神经网络模型进行激光陀螺零偏补偿的自适应训练。在人工神经网络的输入层输入固有模态参数，根据激光陀螺的散射光强和幅度值进行自适应学习，实现激光陀螺的零偏稳态补偿。实验测试表明，该方法进行激光陀螺零偏补偿能有效去除频偏，提高输出信噪比，有效减少自身和外界噪声的干扰，提高了激光陀螺的稳态性。