小波变换辅助的陀螺信号抗差估计

在捷联寻北仪中,陀螺漂移是导致寻北精度下降的主要原因.在小波阚值消噪的基础上,提出了利用抗差估计提高光纤陀螺寻北仪的寻北精度,并给出了陀螺信号的抗差解式.首先对陀螺输出信号进行频谱分析,确定多分辨分析的尺度,对不同尺度的高频系数采取相应的处理措施;然后将抗差估计应用于陀螺数据的处理,采用高崩溃污染率的初值辅以IGGⅢ方案迭代解算的混合算法.计算结果表明,该方法能够有效地抵制异常扰动的影响,提高寻北精(密)度.     

六、P24 测量仪器

正CH20121560两种抗差估计在陀螺信号处理中的比较=Comparison of Two Robust Estimations Applied to Gyro Signal/蒋庆仙(西安交通大学机械工程学院),马小辉,陈晓璧,王华//测绘科学.-2011,36(5).-49～51捷联寻北仪中影响寻北精度的主要因素是陀螺随机漂移。由于陀螺信号中不可避免地存在异常观测或粗     

利用中位数进行光纤陀螺信号抗差估计

为了削弱光纤陀螺信号中异常噪声对寻北精度的影响,在滤除高频周期噪声的基础上,提出了一种处理陀螺信号的新算法。推导了陀螺信号的抗差解公式及其误差影响函数,取观测值的中位数作为抗差初值,利用一次抗差估计求得的观测残差再用中位数法求得均方差因子,并给出了高崩溃污染率的初值辅以IGGⅢ方案迭代解算的混合算法。计算结果表明,基于可靠初值和均方差因子估值的抗差估计可以有效削弱异常干扰对陀螺的影响。     

基于双位置的磁悬浮陀螺异常数据检测

针对磁悬浮陀螺全站仪在极端工作环境下受异常数据干扰的问题,该文提出了一种利用磁悬浮陀螺双位置采样数据特征进行异常数据检测、剔除的数据处理方法。采用回归分析的方法对理想工作状态下的磁悬浮陀螺双位置采样数据与陀螺寻北方位间的函数关系进行拟合分析;通过区间预测的方法明确了陀螺寻北信息中异常数据的检验标准,并依据该标准实现了对寻北观测值中粗差等异常数据信息的有效识别。工程实测数据的验证结果表明:该检验法可以有效地对磁悬浮陀螺寻北数据中的异常值信息进行分离,提高陀螺寻北定向精度。     

二位置寻北仪中光纤陀螺输出信号的处理

针对二位置寻北仪在不同环境下的工作,对光纤陀螺输出的信号进行了分析。从工程应用的角度出发,选取了较优的数据处理方法——抗差估计法,并通过实验及统计分析选取了适合光纤陀螺信号特点的IGGⅢ权函数的临界值。该方法提高了寻北精度,缩短了寻北时间,改善了寻北仪的性能。     

光纤陀螺寻北方案的比较

本文介绍了光纤陀螺寻北的基本原理和几种主要的寻北方案，并对几种寻北方案进行了比较分析，认为二位置寻北方案利用转位消除了陀螺的常值漂移，可降低对陀螺精度的要求，是一种易于实现的方案。二位置寻北方案利用陀螺敏感在相差1800的两个方向上的地球自转角速率水平分量，精确地解算出真北方向与陀螺轴向的夹角。     

粗差检测与抗差估计相结合的方法在动态相对定位中的应用

分析了粗差对GPS动态相对定位的影响,给出了相应的影响函数和抗差估计方法。建议采用粗差探测与抗差估计相结合的方法来处理GPS动态定位中的粗差问题。抗差估计中的等价权分别采用了IGG3方案和双因子等价权函数,对两种方案的效果进行比较和分析,并利用实测数据对所提方法的实际效果进行了检验。结果表明,基于粗差探测和抗差估计相结合的粗差处理方法可有效控制和抵御粗差的影响;分别采用IGG3方案和双因子等价权函数的定位结果差异较小。     

陀螺经纬仪检定方法探讨

定向准确度是陀螺经纬仪最主要的技术指标,考核仪器定向的重复性和仪器常数的稳定性。本文讨论了陀螺经纬仪定向准确度的检定方法,给出了检定条件及成果评定标准。针对仪器常数的检定,提出了仪器常数稳定性的检定方法及成果评定标准。将抗差估计理论应用于陀螺经纬仪观测数据的处理,给出了相应的解式。计算结果表明抗差估计可以显著提高陀螺经纬仪的定向准确度。     

抗差估计在测量粗差处理中的应用

在测量数据处理时,经典的最小二乘估计方法对数据的粗差敏感度非常高,抗差效果较差.针对这个问题,学界提出了抗差估计的概念.本文对一种广义极大似然估计方法进行了简单介绍,通过一个算例对最小二乘和抗差估计两种方法所得结果进行了比较.结果证明,比较数据在存在粗差时,以广义极大似然估计为代表的抗差技术具有较明显的优势.     

自适应序贯平差及其应用

基于自适应估计原理和抗差M估计原理，提出了自适应序贯平差和自适应抗差序贯平差法，给出了相应的参数估值公式。计算结果证明，自适应序贯平差能有效地控制模型参数先验信息的异常影响，平衡观测值和参数先验值在参数估计中的贡献;自适应抗差序贯平差能有效地抵制观测异常和模型参数先验信息异常扰动对平差结果的影响。     

静基座捷联惯导解析法对准研究

初始对准是捷联惯导系统的关键技术之一,对准精度直接影响到导航系统的导航解算精度,静基座捷联惯导卡尔曼滤波法对准的精度和收敛时间受模型参数以及初始条件的影响,对于低精度的捷联惯导,这种影响更大,滤波结果往往不能收敛,甚至发散。采用解析法对准是解决上述问题的有效途径,针对静基座解析法对准做了系统研究,推导了惯性器件误差的解析表达式,分析了对准时间与仪器误差估计精度的关系。实测试验结果表明,给予适当的对准时间,解析法对准亦可接近极限精度;同时,在解析法初始对准中,等效天向加速度计零偏可得到有效估计;等效天向、北向陀螺漂移虽可估计,但随机游走对估计结果的影响不可忽视。     

低精度光纤陀螺随机误差的辨识与仿真

陀螺随机漂移是影响惯性导航和组合导航精度的重要因素。为了有效辨识出光纤陀螺随机漂移噪声的参数,采用了自相关函数、功率谱密度和Allan方差对实测陀螺数据进行分析。实验结果表明:自相关函数、功率谱密度和Allan方差都能有效辨识出陀螺输出信号中的角度随机游走噪声,只有Allan方差能辨识出其中的角速率随机游走噪声。Allan方差可以为光纤陀螺随机漂移建模提供参考。     

基于小波分析的陀螺随机漂移建模与滤波

采用基于小波分析提取信号趋势项的方法,对实测三浮陀螺漂移数据的趋势项加以提取,并对其残差进行建模。在建立了时序模型的基础上进行卡尔曼滤波器设计,对三浮陀螺的随机漂移数据进行卡尔曼滤波,结果表明,滤波方法有效地抑制了陀螺的随机误差。     

联合EMD与核主成分分析的激光陀螺信号消噪

为了有效抑制激光陀螺的随机漂移,提高其惯导精度,提出了一种联合经验模态分解(EMD)和核主成分分析(KPCA)的陀螺信号消噪方法。该方法利用EMD将陀螺信号分解为一组内蕴模态函数(IMF),基于EMD噪声能量分布模型,近似估算各层IMF中的噪声能量;然后利用KPCA分解各层IMF,根据噪声能量自适应地选择应保留的主成分分量,以剔除各层IMF中的噪声实现陀螺信号的消噪。通过实验将该方法与小波去噪算法进行对比,利用交叠式Allan方差和经、纬度误差分析不同方法对陀螺信号的消噪效果。实验结果表明,相比经典的小波消噪方法,本文方法的消噪效果有一定程度的提高,可以更有效地抑制陀螺信号的随机漂移。     

基于Allan方差和SVR的MEMS陀螺仪随机误差分析与预测

为了使低成本MEMS陀螺仪数据的精度更高,本文提出了一种混合核函数支持向量回归（SVR）的MEMS陀螺仪随机误差预测模型,并通过粒子群优化（PSO）算法对模型参数和核函数参数进行优化;同时通过Allan方差法对SVR预测前后的MEMS陀螺仪随机误差数据进行分析。试验结果表明：混合核函数SVR对MEMS陀螺仪随机误差的预测准确度可达99.99%;当MEMS陀螺仪所处状态不同,但噪声特性相同时,可采用统一的SVR预测模型预测随机误差,研究结果为进一步用于MEMS陀螺仪的实时误差补偿中提供依据。     

沉管隧道加测陀螺边的地下导线贯通误差预计模拟法研究

针对传统加测陀螺边的地下导线贯通误差预计的解析法没有考虑随机误差的相互抵偿性,使预计结果偏于保守的问题,基于蒙特卡洛模拟方法,顾及陀螺定向测量的观测方式和误差分布规律,提出一种利用模拟观测值代替陀螺观测值进行贯通误差预计的方法,并以港珠澳大桥沉管隧道1∶1实景模拟试验验证该方法的可行性与可靠性。结果显示,该模拟方法能够有效预计贯通误差,对加测陀螺边的地下导线网型有良好的应用效果,可以为优化地下导线控制网提供参考。     

基于Allan方差的陀螺随机误差分析

随机误差是陀螺误差分析中重要的一部分,将Allan方差用于陀螺随机误差分析中,首先介绍了Allan方差的计算步骤,其次详细论述了随机误差的类型及其在Allan方差双对数图中的表现形式,最后通过仿真以及实测数据进行验证,结果表明Allan方差可以对各种误差源的统计特性进行辨识,是一种简单实用的陀螺随机误差识别方法。     

陀螺灵敏部运动轨迹参数测定

高精度悬挂式陀螺仪在研制、生产和调试中仍存在无法精确测定和调整陀螺惯性灵敏部静平衡残余量的问题,研究发现含有静平衡残余量和静平衡状态良好的陀螺运动轨迹存在明显的差异,因此精确测定陀螺灵敏部运动轨迹参数可为精确测定陀螺灵敏部静平衡残余量提供有效途径。文中研制利用激光、高清相机、显微放大镜头等部件,结合计算机视觉和图像处理等方法,采用质心跟踪的方式精确测定陀螺灵敏部摆动(未启动马达)轨迹的装置;利用最小二乘方法拟合陀螺摆动轨迹,推导求取陀螺摆动周期、振幅、衰减系数、摆动中心、抖动振幅等参数的方法。最后用文中装置测定JT15陀螺悬挂系统在未启动马达下的运动轨迹参数,验证装置与方法的有效性。     

ARMA模型的MEMS陀螺随机误差卡尔曼补偿方法

针对微机械(MEMS)陀螺仪的随机误差导致其输出信噪比低的问题,该文提出一种基于ARMA模型的随机误差卡尔曼补偿方法。该方法通过对MEMS陀螺仪输出的原始信号进行均值化处理和趋势项提取后,分别采用轮次检验法和Jarque Bera检验法对随机序列平稳性和正态性进行检验,建立时间序列ARMA模型并采用卡尔曼状态方程对陀螺随机漂移进行补偿。6次卡尔曼滤波对比实验结果表明,MEMS陀螺仪信号幅度随着滤波次数增加而减小,滤波后的均值由2.454 4E-4减小到-4.830 0E-5,标准差由1.654 7减小到0.003 6,随机漂移被有效抑制。