中国惯性技术学报
中國慣性技術學報
중국관성기술학보
Journal of Chinese Inertial Technology
2015年
5期
690-695
,共6页
光纤陀螺%经验模态分解%概率密度函数%样本熵
光纖陀螺%經驗模態分解%概率密度函數%樣本熵
광섬타라%경험모태분해%개솔밀도함수%양본적
fiber optic gyroscope%empirical mode decomposition%probability density function%sample entropy
为了抑制光纤陀螺随机漂移,基于改进的经验模态分解(EMD)和新型模态筛选标准提出了一种自适应的区间阈值滤波方法.首先分析加入高斯噪声对EMD分解结果的影响,提出有界噪声辅助以改善EMD分解质量,然后针对本征模态函数的概率分布特征提出了基于样本熵的模态筛选标准,最后采用数据驱动的阈值选择方法实现自适应的区间阈值滤波.为了验证算法的有效性,采集一款干涉型光纤陀螺静态漂移信号进行实验分析,结果表明本文方法较基于平稳小波变换和EMD的阈值滤波有更好的去噪效果.仿真分析表明该去噪算法减小了捷联惯性导航系统的航向角误差,均方根误差为平稳小波变换去噪算法的78.6％.
為瞭抑製光纖陀螺隨機漂移,基于改進的經驗模態分解(EMD)和新型模態篩選標準提齣瞭一種自適應的區間閾值濾波方法.首先分析加入高斯譟聲對EMD分解結果的影響,提齣有界譟聲輔助以改善EMD分解質量,然後針對本徵模態函數的概率分佈特徵提齣瞭基于樣本熵的模態篩選標準,最後採用數據驅動的閾值選擇方法實現自適應的區間閾值濾波.為瞭驗證算法的有效性,採集一款榦涉型光纖陀螺靜態漂移信號進行實驗分析,結果錶明本文方法較基于平穩小波變換和EMD的閾值濾波有更好的去譟效果.倣真分析錶明該去譟算法減小瞭捷聯慣性導航繫統的航嚮角誤差,均方根誤差為平穩小波變換去譟算法的78.6％.
위료억제광섬타라수궤표이,기우개진적경험모태분해(EMD)화신형모태사선표준제출료일충자괄응적구간역치려파방법.수선분석가입고사조성대EMD분해결과적영향,제출유계조성보조이개선EMD분해질량,연후침대본정모태함수적개솔분포특정제출료기우양본적적모태사선표준,최후채용수거구동적역치선택방법실현자괄응적구간역치려파.위료험증산법적유효성,채집일관간섭형광섬타라정태표이신호진행실험분석,결과표명본문방법교기우평은소파변환화EMD적역치려파유경호적거조효과.방진분석표명해거조산법감소료첩련관성도항계통적항향각오차,균방근오차위평은소파변환거조산법적78.6％.
