振动基座下光纤陀螺信号消噪方法对比探究

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1、振动基座下光纤陀螺信号消噪方法对比探究　　摘要：为了减小动态环境下光纤陀螺信号的随机误差，采取振动试验对光纤陀螺的动态误差进行激发，通过对试验数据的Allan方差分析，得到了振动过程中光纤陀螺信号随机误差的变化特性。采用基于AR（2）模型的Kalman滤波方法和小波滤波方法对光纤陀螺信号进行消噪处理，分析结果显示上述两种方法都能够有效地消除振动基座下FOG信号的随机误差，并且小波滤波方法要优于Kalman滤波方法。关键词：振动基座；Allan方差分析；Kalman滤波；小波滤波；消噪中图分类号：TN911?34；U666.1文献标识码：A文章编号：1004?373X（2014）04?0

2、156?03Contrastandstudyonde?noisingmethodsforFOGsignalsunderconditionofvibratingbaseLIJia?tong1，ZHANGChun?xi1，ZHANGZhi?hui2，XUELong?sheng3，XUXue?jie3（1.schoolofInstrumentScienceandOptoelectronicsEngineering，BeijingUniversityofAeronauticsandAstronautics，Beijing100083，9China；2.Unit61135ofPLA，Beijin

3、g102211，China；3.Unit95801ofPLA，Beijing100076，China）Abstract：InordertoreducetherandomerrorofFOGsignalindynamicenvironment，avibrationtestwasdonetoarousethedynamicerrorofFOG.ThechangecharacteristicsofrandomerrorofFOGsignalinvibrationprocesswasgotbymeansoftheAllanvarianceanalysisofthetestdata.Kalman

4、filteringmethodbasedontheAR（2）modelandwaveletfilteringmethodwereusedtoexecutethede?noisingoftheFOGsignal.TheanalysisresultsshowthatbothofthemethodscaneliminatetherandomerroroftheFOGsignalundertheconditionofvibratingbaseeffectivelyandthewaveletfilteringmethodisbetterthanKalmanfilteringmethod.Keyw

5、ords：vibratingbase；Allanvarianceanalysis；Kalmanfiltering；waveletfiltering；de?noising光纤陀螺FOG（FiberOptic9Gyroscope）具有其他陀螺无法比拟的优点，在航空、航天、航海、机器人控制、石油钻井等领域得到了广泛的应用[1]。FOG的误差包括确定性误差和随机误差[2?3]。确定性误差可通过转台标定进行精确补偿，因此，无法精确补偿的随机误差就成为了影响仪表精度的主要因素。对于FOG信号进行滤波处理可以明显地减小随机误差，常用的滤波主要方法有Kalman滤波方法和小波滤波方法。1Allan方差

6、分析法1.1Allan方差分析法原理Allan方差分析是由美国国家标准局的DavidAllan提出的数据处理方法，国际上研制光纤陀螺的单位大多沿用了这一数据处理技术[4?5]。Allan方差分析法是测量和评价光纤陀螺仪各类误差和噪声特性的一种重要手段[6]，其突出特点是能够细辨识和表征FOG信号的噪声源和噪声统计特性，并有效地分离出噪声源的噪声系数。设有N个采样时间为[τ0]的数据，建立时间为[τ0]，[2τ0]，…，[nτ0k　　1.2FOG信号的Allan方差分析将FOG固定在振动台上，采集静止数据900s，随后启动设备，开始振动，做加速度为1g，扫频为5～200Hz的振动，采集振

7、动数据900s，采样时间为10ms。静基座和振动基座下FOG的输出信号分别如图1和图2所示。图1静态条件下FOG输出信号9图2振动条件下FOG输出信号Allan方差对上述的两组试验数据进行分析，分析结果如表1所示。由表1分析可知，振动基座会导致FOG信号随机误差的数值大幅增加。2基于ARMA模型的Kalman滤波方法2.1FOG信号的建模对FOG信号随机误差的建立通常使用使用时间序列法，它可以准确地描述FOG信号随机误差的过程变化，常用的模型有