| |
| [
论文中心|计算机应用 ]光纤陀螺随机漂移测试与建模 |
 0.00 |
|
|
| 原文： |
引言
信号漂移是影响光纤陀螺输出精度的主要因素，通常包括常值项、趋势项和随机漂移项。其中常值项和趋势项可以通过测试进行补偿，但随机漂移却不能用此方法直接消除。目前，采用时间序列分析建立光纤陀螺随机漂移的ARMA 模型并对其进行滤波处理的方法在提高光纤陀螺输出精度的应用中得到了深入研究[1-7]。本文设计了光纤陀螺随机漂移的试验平台，利用改进的AIC 准则和长自回归法对光纤陀螺随机漂移进行了ARMA 建模实验，并对模型的适用性进行了检验。
1 ARMA 建模方法
1.1 数据的预处理
ARMA(n,m)模型（Autoregression Moving Average）是以常系数线性差分方程定义的一类重要的平稳时间序列模型，它的数学表达式为：
... ... ~ (0, ) 1 1 1 1 α x ϕ x ϕ x α θ α θ α α N σ k k− n k−n k k− m k−m k = + + + − − − (1)式中k x 表示时间序列， n ϕ 、m θ 分别为ARMA 模型自回归系数和滑动平均系数， k α 是模型拟合残差。ARMA 模型要求建模数据必须是正态、零均值的平稳（随机）序列。但是，光纤陀螺的输出数据并不完全具备这些条件，因此需要在建模之前对样本数据进行预处理。对样本数据的预处理，首先应考虑数据中是否含有周期项和趋势项，并对周期项和趋势项进行拟合和提取，然后对数据进行正态、平稳与零均值的检验。由于光纤陀螺随机漂移都是满足正态分布的，通常省略正态性检验；零均值检验是检验数据的均值是否为零；平稳性检验是考察数据的统计特性是否随时间的推移而改变，从物理意义上说，就是检验序列的均值是否上升或下降，因此可以利用直观判断法：如果序列值围绕某一水平线上下波动而无明显上升或下降趋势时，则认为时间序列是平稳的。对不符合条件的时间序列进行零均值化和差分处理，使其变成零均值的平稳序列后，方可利用时间序列分析法进行模型的拟合。
1.2 模型阶次的判断
...... |
| 目录： |
引言
1 ARMA 建模方法
2 光纤陀螺随机漂移的测试
3 光纤陀螺随机漂移建模实验
4 结论 |
| 参考资料： |
[1]MIAO Ling-juan, ZHANG Fang-sheng, SHEN Jun, etal. Data Analysis and Modeling of Fiber Optic Gyroscope Drift[J]. Journal of Beijing Institute of Technology,2002,11(1):50-54.
[2]万俊，潘鸿飞，杨柏军.陀螺仪随机漂移的测取和数学模型的确立[J] .微计算机信息，2003，19(2):17-18.
[3]IEEE Std 952-1997. IEEE Standard Specification Format Guide and Test Procedure for
Single-Axis Interferometric Fiber Optic Gyros[S]
[4]张善文，雷英杰，冯有前．Matlab 在时间序列分析中的应用[M]．西安：西安电子科技大
学出版社，2007.
[5] 臧荣春， 崔平远. 陀螺随机漂移时间序列建模方法研究[J]. 系统仿真学
报,2005,17(8):1845-1847.
[6]Bowser M, Hammond J, Perlmutter M. Broad fiber optic gyroscopes for a broad range of applications[C]// In Proceedings of the IEEE Position, Location an Navigation Symposium.Atlanta. GA:[s n],2004 553-558.
[7]Xu Hualong, Wang Xinguo, Li Aihua . Methods of Improving the Accuracy of Fiber Optic Gyro Test[C].// Dalian, China: ISTM/2005:3052-3055.
[8]张延顺.干涉式光纤陀螺(IFOG)漂移特性的研究[D].哈尔滨工程大学博士学位论文.2002.
[9]田铮，秦朝英等.随机过程与应用[M].北京：科学出版社，2007:247-267. |
| 简单介绍： |
| 文中介绍了光纤陀螺(FOG)随机漂移的测试方法和实验设备，探讨了一种利用AIC 准则和长自回归法建立随机漂移ARMA 模型的新途径。利用实验平台对光纤陀螺输出信号进行了采集，对原始数据进行了平稳化处理，然后进行了光纤陀螺随机漂移ARMA 建模实验，并通过白噪声检验验证了用新方法建立的ARMA 模型具有很好的适用性。 |
 点评资料 :
|
|
