第1讲:捷联惯导系统(1-1)Allan方差

合集下载

捷联惯性导航系统的解算方法

捷联惯性导航系统的解算方法

捷联惯性导航系统的解算方法捷联惯性导航系统(Inertial Navigation System,简称INS)是一种利用陀螺仪和加速度计等惯性测量单元测量物体的加速度和角速度,然后通过对这些测量值的积分计算出物体的速度和位置的导航系统。

INS广泛应用于航空航天、无人驾驶车辆和船舶等领域,具有高精度和自主性等特点。

INS的解算方法一般分为初始对准、运动状态估计和航位推算三个主要过程。

初始对准是指在启动导航系统时,通过利用外部辅助传感器(如GPS)或静态校准等方法将惯性传感器的输出与真实姿态和位置进行初次校准。

在初始对准过程中,需要获取传感器的初始偏差和初始姿态,一般采用标定或矩阵运算等方法进行。

运动状态估计是指根据惯性传感器的测量值,使用滤波算法对物体的加速度和角速度进行实时估计。

常用的滤波算法包括卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波和粒子滤波等。

其中,卡尔曼滤波是一种最优估计算法,通过对观测值和状态进行线性组合,得到对真实状态的最佳估计。

扩展卡尔曼滤波则是基于卡尔曼滤波的非线性扩展,可以应用于非线性INS系统。

粒子滤波是一种利用蒙特卡洛采样技术进行状态估计的方法,适用于非高斯分布的状态估计问题。

航位推算是指根据运动状态估计的结果,对物体的速度和位置进行推算。

INS最基本的航位推算方法是利用加速度值对速度进行积分,然后再对速度进行积分得到位置。

但是,在实际应用中,由于传感器本身存在噪声和漂移等误差,导致航位推算过程会出现积分漂移现象。

为了解决这个问题,通常采用辅助传感器(如GPS)和地图等数据对INS的输出进行校正和修正。

当前,还有一些先进的INS解算方法被提出,如基于深度学习的INS 解算方法。

这些方法利用神经网络等深度学习模型,结合原始传感器数据进行端到端的学习和预测,以实现更高精度的位置和姿态估计。

综上所述,捷联惯性导航系统的解算方法主要包括初始对准、运动状态估计和航位推算三个过程。

其中,运动状态估计过程利用滤波算法对传感器的测量值进行处理,得到物体的加速度和角速度的估计。

allan方差法原理

allan方差法原理

allan方差法原理
Allan方差法是一种用于分析时间序列数据的方法,尤其在分析MEMS(微电子机械系统)的随机误差时被广泛应用。

其基本原理如下:
1. 设系统采样周期为τ,连续采样N个数据点Y(i),i=1,2,3…N。

2. 对任意的时间r=mτ,m=1,2…N/2,计算该组时间内各点的均值序列
Y(K)。

3. 由式D(K)=Y(K+M)-Y(K)求取差值序列D(K),其中K=1,2…N-2M+1。

4. 普通Allan方差的定义如式σ=1,2,⋯,Round((N/m)-1),其中表示取均值。

5. Allan方差反映了相邻两个采样段内平均频率差的起伏。

它的最大优点在于对各类噪声的幂律谱项都是收敛的;此外每组测量N一2,大大缩短了测量的时间。

6. 交叠式Allan方差由式(4)计算:(τ)=1/2 P=1,2…N-2M+1。

如需更多信息,建议阅读统计学相关书籍或请教统计学专业人士。

捷联惯性导航系统的解算方法课件

捷联惯性导航系统的解算方法课件

02
CATALOGUE
捷联惯性导航系统组成及工作 原理
主要组成部分介绍
惯性测量单元
包括加速度计和陀螺仪,用于测量载体在三个正交轴上的加速度 和角速度。
导航计算机
用于处理惯性测量单元的测量数据,解算出载体的姿态、速度和 位置信息。
控制与显示单元
用于实现人机交互,包括设置导航参数、显示导航信息等。
工作原理简述
学生自我评价报告
知识掌握情况
学生对捷联惯性导航系统的基本原理、解算 方法和实现技术有了深入的理解和掌握。
实践能力提升
通过实验和仿真,学生的动手实践能力得到了提升 ,能够独立完成相关的实验和仿真验证。
团队协作能力
在课程项目中,学生之间的团队协作能力得 到了锻炼和提升,能够相互协作完成项目任 务。
对未来发展趋势的预测和建议
捷联惯性导航系统的解算 方法课件
CATALOGUE
目 录
• 捷联惯性导航系统概述 • 捷联惯性导航系统组成及工作原理 • 捷联惯性导航系统解算方法 • 误差分析及补偿策略 • 实验验证与结果展示 • 总结与展望
01
CATALOGUE
捷联惯性导航系统概述
定义与基本原理
定义
捷联惯性导航系统是一种基于惯性测量元件(加速度计和陀螺仪)来测量载体(如飞机、导弹等)的加速度和角 速度,并通过积分运算得到载体位置、速度和姿态信息的自主导航系统。
01
高精度、高可靠性
02
多传感器融合技术
随着科技的发展和应用需求的提高, 捷联惯性导航系统需要进一步提高精 度和可靠性,以满足更高层次的应用 需求。
为了克服单一传感器的局限性,可以 采用多传感器融合技术,将捷联惯性 导航系统与其他传感器进行融合,提 高导航系统的性能和鲁棒性。

捷联惯导算法与组合导航原理讲义

捷联惯导算法与组合导航原理讲义

捷联惯导算法与组合导航原理讲义一、捷联惯导算法捷联惯导(Inertial Navigation System,INS)是一种通过测量惯性传感器的运动参数实现导航定位的技术。

惯性导航系统中包括了加速度计和陀螺仪等传感器,通过测量物体的加速度和角速度,可以推算出物体的位置、速度和姿态等信息。

1.1加速度计加速度计是一种测量物体加速度的传感器。

常见的加速度计有基于压电效应的传感器和基于微机电系统(Microelectromechanical System,MEMS)的传感器。

加速度计的原理是通过测量物体受到的惯性力,推算出物体的加速度。

由于加速度是速度对时间的导数,因此通过对加速度的积分操作,可以计算出物体的速度和位移。

1.2陀螺仪陀螺仪是一种测量物体角速度的传感器。

常见的陀螺仪有机械陀螺仪和MEMS陀螺仪等。

陀螺仪的原理是基于角动量守恒定律,通过测量转动惯量的变化,推算出物体的角速度。

与加速度计类似,通过对角速度的积分操作,可以计算物体的姿态。

1.3捷联惯导算法离散时间模型中,位置、速度和姿态等状态变量通过积分加速度和角速度来更新。

由于加速度计和陀螺仪测量结果存在噪声,因此在积分操作时需要加入误差补偿算法来消除误差。

常见的误差补偿算法有零偏校正和比例积分修正等。

连续时间模型中,位置、速度和姿态等状态变量通过微分方程来描述,并通过求解微分方程来更新状态。

由于计算量较大,通常需要使用数值积分方法来求解微分方程。

常见的数值积分方法有欧拉法、中点法和四阶龙格-库塔法等。

二、组合导航原理组合导航是一种融合多种导航技术的导航方式。

常见的组合导航方式有捷联惯导与GPS组合导航。

组合导航通过融合多种导航系统的测量结果,可以提高导航定位的精度和可靠性。

2.1捷联惯导与GPS组合导航捷联惯导与GPS组合导航是一种常见的组合导航方式。

在这种方式下,捷联惯导提供了高频率的惯导数据,可以提供较高的定位精度,但是由于其测量结果累积误差较大,会逐渐偏离真实轨迹。

Allan方差的算法

Allan方差的算法

1.阿伦方差的定义,计算方法以及物理意义。

David AIlan于1966年提出了Allan方差,最初该方法是用于分析振荡器的相位和频率不稳定性,高稳定度振荡器的频率稳定度的时域表征目前均采用Allan方差。

由于陀螺等惯性传感器本身也具有振荡器的特征,因此该方法随后被广泛应用于各种惯性传感器的随机误差辨识中。

Allan方差的基本原理如下:设系统采样周期为τ,连续采样N 个数据点.Y(i),i=1,2,3…N。

对任意的时间r=mτ,m=1,2…N/2,由式(1)求该组时间内各点的均值序列Y(K),由式(2)求取差值序列D(K).Y(K)=1/M1()K MJ KY i+-=∑K=1,2…N-M+1 (1)D(K)=Y(K+M)-Y(K) K=1,2…N-2M+1 (2)普通AlIan方差的定义如式(3)。

其中<>表示取均值,σ=1,2,⋯,Round((N/m)-1)。

2ynσ(τ)=1/2<D((P-1)M+1)2 >(3)Allan方差反映了相邻两个采样段内平均频率差的起伏。

它的最大优点在于对各类噪声的幂律谱项都是收敛的;此外每组测量N一2,大大缩短了测量的时间。

交叠式Allan方差由式(4)计算:2ynσ(τ)=1/2<D(P)2> P=1,2…N-2M+1 (4)衡量陀螺精度的一个非常重要的指标是陀螺随机漂移(drift),又指偏置稳定性(bias stabil—ity)以及零偏稳定性,不同应用场合对陀螺的漂移精度提出不同的要求。

MEMS的随机误差具有慢时变、非平稳的特点,因而对其的辨识更适合采用Allan方差分析法。

然而由于在相同的置信水平之下,交叠式Allan方差分析方法比普通的Allan 方差具有更大的置信区间.所谓频率稳定度是指任何一台频率源在连续运行之后,在一段时期中能产生同一频率的程度,即频率随机起伏的程度。

造成频率起伏的根本原因是噪声对信号相位或频率调制的结果。

《捷联惯导系统》

《捷联惯导系统》

q1
q 2
q
3
1
2 1
2 1
2
1 T 11 T 22 T 33 1 T 11 T 22 T 33 1 T 11 T 22 T 33
4 4
q1 q 0 q2q0
T32 T13
T23 T31
4q3q0 T21 T12
sig(qn1)sig(qn0)[sig(Tn32T23)] sig(qn2)sig(qn0)[sig(Tn13T31)] sig(qn3)sig(qn0)[sig(Tn21T12)]
t t
t t
θ d t Φ ()d t
t
t
表征旋转的另一种形式: Φu
qcos Φ Φsin Φ 2Φ 2
Φ n b b (t) 1 2 Φ ω b n b (t) 1 1 2 Φ (Φ ω b n b (t))
整理课件
10
捷联惯导系统
泰勒级数展开、曲线拟合的方法(几个采样角就为几子样算法)
qˆi qˆ02 qˆ12 qˆ22 qˆ32
整理课件
8
捷联惯导系统
2.3.4 从姿态矩阵中提取姿态角 θ∈﹙-90,90﹚度 γ∈﹙-180,180﹚度 Ψ∈﹙-180,180﹚度 或 Ψ∈﹙0,360﹚度
c o sc o s s in s in s in s in c o s s in c o s c o ss in s in C b n c o ss in s in s ic n o s c o s s in c o s s in c o s s in s in c o s c c o o s s c o s s in
个不同的轴的三个角度来确定。把载坐标系作动坐标系,导航系为参 考系则 、 和 即为一组欧拉角。

捷联惯性导航原理概要

捷联惯性导航原理概要

捷联惯性导航原理概要捷联惯性导航(Inertial Navigation System,简称INS)是一种基于惯性力学原理运行的导航系统,用于测量和跟踪物体的位置、速度和加速度。

它通过内部的陀螺仪和加速度计来测量物体在空间中的运动状态,并根据质量、力和运动的基本原理来计算物体的位置和速度。

通过将陀螺仪和加速度计的输出信号转换为数字信号,并通过计算机处理,可以获得物体相对于初始参考点的位置和速度。

这些数据可以通过与地图或导航系统的集成来确定物体的位置和方向。

捷联惯性导航系统的原理是基于牛顿运动定律和旋转不变性原理。

根据牛顿第一定律,当物体处于惯性坐标系中且不受任何力的作用时,它将保持静止或匀速直线运动。

根据牛顿第二定律,当物体受到外力作用时,它将产生加速度。

根据旋转不变性原理,即物理量在不同坐标系下具有相同的数值,陀螺仪和加速度计可以测量物体的角速度和加速度,从而得到物体的位置和速度。

捷联惯性导航系统具有高精度和高稳定性的优势,尤其适用于无法使用其他导航系统(如GPS)或需要高精度导航的环境。

然而,它也存在一些局限性。

首先,由于陀螺仪和加速度计的测量误差和漂移,容易导致导航误差的累积。

其次,捷联惯性导航系统无法提供绝对位置信息,需要与其他导航系统集成才能获得绝对位置。

为了提高捷联惯性导航系统的性能,可以采用多传感器融合技术。

通过将多种导航系统(例如GPS、地图、惯性导航)的输出数据进行融合,可以提高导航的精度和可靠性,同时减少漂移和误差的影响。

总之,捷联惯性导航系统是一种基于惯性力学原理运行的导航系统,利用陀螺仪和加速度计测量物体的运动状态,并根据质量、力和运动的基本原理计算物体的位置和速度。

它具有高精度和高稳定性的优势,但也存在一些局限性,需要与其他导航系统集成才能获得绝对位置信息。

通过多传感器融合技术的应用,可以进一步提高捷联惯性导航系统的性能。

第1讲:捷联惯导系统(11)Allan方差

第1讲:捷联惯导系统(11)Allan方差

捷联惯导系统 的关键问题捷联系统的导航任务关键问题(光学陀螺捷联惯导系统): (一)惯性器件误差的分析与补偿1.随机误差2.温度漂移误差(二)初始对准初始对准的任务是确定捷联矩阵的初始值。

初始对准的误差将会对捷联惯导系统的工作造成难以消除的影响,导致对准误差的主要因素:1.惯性器件误差;2.干扰运动。

因此,滤波技术对捷联系统尤为重要。

(三)姿态解算中的动态误差补偿高频动态环境下,必须补偿如下的整流误差:1.圆锥误差(姿态误差)2.划船误差(速度误差)3.涡卷误差(位置误差)第一部分惯性器件误差的 分析与补偿1.光学陀螺的数学模型与主要性能指标 1.1 光学陀螺的工作原理Sagnac环形干涉仪1.2 数学模型与性能指标由IEEE 标准给出的光学陀螺输入输出模型为160]101][[)/(−−+++=∆∆K D E I t N S ε (1-1)式中:为标称的标度因子,单位:(角秒/脉冲数);0S /P "t N ∆∆/为输出脉冲速率,单位:(脉冲数/秒); s /P I 为输入角速度,单位:(角秒/秒);s /"E 为环境敏感误差,主要由温度变化引起,单位:; s /"D 为漂移误差,单位:;s /"k ε为标度因子误差,单位:。

ppm 表征光学陀螺的主要性能指标有标度因数、零偏、零漂、随机游走系数,其中后三项用于描述光学陀螺输出中的漂移误差。

标度因数:陀螺仪输出量与输入角速度的比值,通常取/P′′(脉冲数/角秒)的量纲。

零偏:是当输入角速度为零时陀螺仪的输出,以规定时间内测得的输出量平均值相应的等效输入角速度表示,习惯上取(度/小时)的量纲。

h/o零漂:又称为零偏稳定性。

通常,静态情况下光学陀螺长时间稳态输出是一个平稳随机过程,即稳态输出将围绕零偏起伏和波动,表示这种起伏和波动的标准差被定义为零漂,其单位用表示。

h/o随机游走系数:由白噪声产生的随时间积累的输出误差系数,其量纲为h/o,它反映了光学陀螺输出随机噪声的强度。

  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

捷联惯导系统 的关键问题捷联系统的导航任务关键问题(光学陀螺捷联惯导系统): (一)惯性器件误差的分析与补偿1.随机误差2.温度漂移误差(二)初始对准初始对准的任务是确定捷联矩阵的初始值。

初始对准的误差将会对捷联惯导系统的工作造成难以消除的影响,导致对准误差的主要因素:1.惯性器件误差;2.干扰运动。

因此,滤波技术对捷联系统尤为重要。

(三)姿态解算中的动态误差补偿高频动态环境下,必须补偿如下的整流误差:1.圆锥误差(姿态误差)2.划船误差(速度误差)3.涡卷误差(位置误差)第一部分惯性器件误差的 分析与补偿1.光学陀螺的数学模型与主要性能指标 1.1 光学陀螺的工作原理Sagnac环形干涉仪1.2 数学模型与性能指标由IEEE 标准给出的光学陀螺输入输出模型为160]101][[)/(−−+++=∆∆K D E I t N S ε (1-1)式中:为标称的标度因子,单位:(角秒/脉冲数);0S /P "t N ∆∆/为输出脉冲速率,单位:(脉冲数/秒); s /P I 为输入角速度,单位:(角秒/秒);s /"E 为环境敏感误差,主要由温度变化引起,单位:; s /"D 为漂移误差,单位:;s /"k ε为标度因子误差,单位:。

ppm 表征光学陀螺的主要性能指标有标度因数、零偏、零漂、随机游走系数,其中后三项用于描述光学陀螺输出中的漂移误差。

标度因数:陀螺仪输出量与输入角速度的比值,通常取/P′′(脉冲数/角秒)的量纲。

零偏:是当输入角速度为零时陀螺仪的输出,以规定时间内测得的输出量平均值相应的等效输入角速度表示,习惯上取(度/小时)的量纲。

h/o零漂:又称为零偏稳定性。

通常,静态情况下光学陀螺长时间稳态输出是一个平稳随机过程,即稳态输出将围绕零偏起伏和波动,表示这种起伏和波动的标准差被定义为零漂,其单位用表示。

h/o随机游走系数:由白噪声产生的随时间积累的输出误差系数,其量纲为h/o,它反映了光学陀螺输出随机噪声的强度。

由于零偏与标度因数受环境温度影响很大,所以在测试这两项指标时需要考虑温度因素。

静基座上三轴光纤陀螺的角速度测量值2.光学陀螺随机漂移误差的Allan方差分析光学陀螺的随机误差主要包括:量化噪声、角度随机游走、零偏不稳定性、角速率随机游走、速率斜坡和正弦分量。

对于这些随机误差,利用常规的分析方法,例如计算样本均值和方差,并不能揭示出潜在的误差源。

另一方面,虽然自相关函数和功率谱密度函数分别从时域和频域描述了随机误差的统计特性,但是在实际工作中通过对自相关函数和功率谱密度函数加以分析将随机误差分离出来是很困难的。

Allan方差法是20世纪60年代由美国国家标准局的David Allan 提出的,它是一种基于时域的分析方法,不仅可以用来分析光学陀螺的误差特性,而且还可以应用于其它任何精密测量仪器。

Allan方差法的主要特点是能非常容易地对各种误差源及其对整个噪声统计特性的贡献进行细致的表征和辨识,而且具有便于计算、易于分离等优点。

2.1 Allan 方差的定义与计算(1)基于角速率测量值的Allan 方差设以采样时间0τ对陀螺仪输出角速率进行采样,共采样了N 个点,把所获得的N 个数据分成组,K M N K =,每组包含M ()()21−≤N M 个采样点44443444421L L 444344421L 4434421L Kk N M N M N k M M M k M =+−+−=++=ωωωωωωωωω,,,,,,,2,122,2,11,2,1 图1-1每一组的持续时间0ττM M =称为相关时间,每一组的平均值计算如下()()K k M M M i i M k k ,,2,1111L ==∑=+−ωω (1-2) Allan 方差定义为()()()()()()()()∑−=++−−=−≡112121212121K k k k k k M A M M K M M ωωωωτσ (1-3) 式中,表示求总体平均。

(2)基于角度测量值的Allan 方差光学陀螺直接输出的实际上是角度测量值()()∫′′=t t d t t ωθ (1-4)设采样时间为0τ,则角度测量值是在离散时刻()N k k t k ,,2,10L ==τ上进行的,简记为)(0τθθk k =。

时刻k t 与τ+k t 间的平均角速率为()τθθτωkm k k −=+ (1-5)式中,0ττm =。

则由角度测量值定义的Allan 方差为()()()()()()∑−=++++−−=−=m N k k m k m kk k A m N m m 21222212222121θθθτωωτσ (1-6)Allan 方差的平方根()τσA 通常被称为Allan 标准差。

(3)Allan 方差与功率谱密度的关系由Allan 方差的定义可以看出,它是光学陀螺稳定性的一个度量,它和影响陀螺仪性能的固有的随机过程统计特性有关。

Allan 方差与原始测量数据中噪声项的双边功率谱密度(PSD)()f S ω存在关系()()()()df f f f S A ∫∞=0242sin 4τπτπτσω (1-7) 上式说明:当通过一个传递函数为()()24sin τπτπf f 的滤波器时,Allan 方差与陀螺仪输出的噪声总能量成正比。

由此,Allan 方差提供了一种方法,能够识别并量化存在于数据中的不同噪声项。

2.2 随机噪声的Allan 方差(1) 量化噪声量化噪声是由光学陀螺输出的数字特性引起的,代表了光学陀螺的最低分辨率水平。

量化噪声的Allan 方差为:()2223ττσQ Q =量化噪声的Allan 标准差在()τσA -τ的双对数图中是斜率为-1的直线,量化噪声可以在3=τ处读出。

量化噪声()τσ-τ双对数图量化噪声具有短的互相关时间,相当于具有很宽的带宽。

在许多应用中,量化噪声因为载体运动的低带宽而被滤掉了,在光学陀螺中不是主要的误差源。

但在瞄准和跟踪等系统中,由于要求采样速度很快,量化噪声会成为主要的噪声源,需要采取措施抑制。

(2)角度随机游走光学陀螺具有速率积分的特性,由角速率随机白噪声积分引起的误差角增量具有随机游动的特性,这一误差被称为光学陀螺的角度随机游走。

f和这一误差的主要来源是:光子的自发辐射(导致两波频率cwf有一波动)、探测器的散粒噪声、机械抖动;另外,其它相关时间ccw比采样时间短得多的高频噪声,也引起光学陀螺的角度随机游走。

对于采用抖动偏频的激光陀螺来说,由于交变偏频使激光陀螺频繁通过锁区,产生较大的角度随机游走误差,该误差成为激光陀螺的主要误差源。

角度随机游走噪声的带宽一般低于10Hz,处于大多数姿态控制系统的带宽之内。

因此,若不能精确确定角度随机游走,它有可能成为限制姿态控制系统精度的主要误差源。

角度随机游走的特征是具有角速率白噪声功率谱2)(N f S =ω,对其进行如式(1-7)的积分,得到Allan 方差:()ττσ22Narw =角度随机游走()τσ-τ双对数图(3)零偏不稳定性(f 1噪声、闪烁噪声)这种噪声是角速率数据中的低频零偏波动。

这种噪声的来源是光学陀螺中的放电组件、等离子体放电电路噪声,或环境噪声。

另外,产生随机闪烁的部件也可引起零偏不稳定性。

这一噪声的Allan 方差为()()()()02232216648.042cos 4sin 2sin 2ln 2f B x Ci x Ci x x x x x B b >>⎟⎠⎞⎜⎝⎛=⎥⎦⎤⎢⎣⎡−++−=τπτσ式中,B 为零偏不稳定性系数,τπ0f x =,为余弦积分函数,为截止频率。

Ci 0f在)(τσ-τ双对数图中,01f >>τ时,零偏不稳定性的Allan 方差达到稳定,其值可以用来估计零偏不稳定的极限以及估计可能存在的闪烁噪声的截止频率。

由曲线的平直部分可估计出零偏不稳定性系数。

B零偏不稳定性()τσ-τ双对数图(4)角速率随机游走角速率随机游走是带宽角加速度信号的功率谱密度积分的结果。

其来源不太确定,可能是具有长相关时间的指数相关噪声的极限情况,也可能是由于晶体振荡器的老化效应。

这一噪声的Allan 方差为()322ττσK rrw =上式表明,角速率随机游走可由()τσ-τ双对数图中一条斜率为21的直线表示,而且角速率随机游走系数的值可在K 3=τ时估计出。

角速率随机游走()τσ-τ双对数图(5)速率斜坡速率斜坡本质上是一种确定性误差,而不是随机噪声。

它在陀螺仪数据中出现,可能是由于光学陀螺光强在长时间内有非常缓慢的单调变化,也可能是由于在同一方向上平台保持非常小的加速度,并持续很长时间,或者是由于外界环境引起光学陀螺的温度变化,从而表现为光学陀螺的真实输入Rt t =)(ω 式中,R 是速率斜坡系数。

对包含由上式给出的输入数据进行Allan 方差分析,可得到()2222ττσR rr =上式表明在()τσ-τ双对数图中,速率斜坡噪声的斜率为1,而且速率斜坡系数R 的值可在2=τ处估计出。

速率斜坡()τσ-τ双对数图(6)指数相关噪声指数相关噪声,即马尔柯夫过程,用具有有限相关时间的指数衰减函数描述,其可能噪声源是随机机械抖动。

因为抖动机构的谐振特性,使得不允许所有的频率等幅作用在陀螺体上。

这样随机抖动就引起陀螺仪的相关噪声。

这种噪声的Allan 方差为⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡+−−=−−)43(21)()(222c c T T c c Mee T qT τττττσ 式中,为噪声幅度,c q c T 为马尔柯夫过程的相关时间。

在τ比过程相关时间c T 长的多时,有()()ττσ22c c MT q =,c T >>τ这就是角度随机游走下的Allan 方差,其中c c T q N =为角度随机游走系数。

在τ比过程相关时间c T 短的多时,有()ττσ322cM q =,c T <<τ这就是速率随机游走的Allan 方差,便为速率随机游走系数。

c q指数相关噪声的()τσ-τ双对数图(7)正弦噪声这种噪声用一组特定的频率函数描述。

其高频噪声可能来自于激光放电中的等离子体振荡,而低频噪声是由于环境的周期性变化引起测试平台的缓慢运动而造成的。

包含单一频率的正弦噪声的Allan 方差为2002202)(sin )(⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡=τπτπωτσf f s式中,0ω为速率幅度,0f 为噪声的频率。

正弦噪声的()τσ-τ双对数曲线图中,当01f <<τ时,()τσs 正比于τ,斜率为+1;而当01f >>τ,就表现为以斜率-1衰减的具有许多峰值的正弦式波形。

正弦噪声的()τσ-τ双对数图在光学陀螺数据中,辨别和估算出正弦噪声要求观察到几个峰值,但是正如图所见到的,连续峰值的振幅下降很快,并可能被其它更高阶的频率掩盖,使观察变得很困难。

相关文档
最新文档