导读:本文包含了陀螺随机漂移论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:陀螺仪,陀螺,模型,光纤,误差,方差,微机。
陀螺随机漂移论文文献综述
狄世彦,李贺,朱奎宝,邓学文[1]（2018）在《光纤陀螺随机漂移的混沌特征分析》一文中研究指出光纤陀螺随机漂移具有一定的非线性和复杂性,传统的自回归模型(AR)和自回归滑动平均模型(ARMA)要求时间序列必须是平稳的、正态分布的零均值序列;混沌模型时间序列具有非线性非平稳的特征与光纤陀螺随机漂移时间序列相吻合,在混沌模型的基础上进行数据处理,提高模型的预测精度。基于混沌理论的相空间重构将一维的随机漂移时间序列嵌入一个高维的辅助空间中,恢复出其隐藏的规律,重构参数借助C-C法确定。依据最大Lyapunov指数进行定量分析,依据相空间图进行定性分析,分析结果表明,光纤陀螺随机漂移具有混沌特性。(本文来源于《计算机工程与设计》期刊2018年12期）
向超,蔡德所,沈玮[2]（2018）在《基于光纤陀螺的大坝安全监测随机漂移误差》一文中研究指出光纤陀螺仪是在面板堆石坝面板挠度变形监测中应用的一种新型仪器,它在预先埋设的管道中运行。随机漂移是捷联惯导系统在大坝安全监测中运用的主要误差源,为了有效减小光纤陀螺的误差,需要对光纤陀螺的随机误差建立模型。根据时间序列建模基本原理,建立自回归滑动平均模型(ARMA),在此基础上运用卡尔曼滤波算法对光纤陀螺随机漂移信号进行滤波降噪。滤波结果和Allan方差分析表明,滤波效果较好,光纤陀螺的精度得到提高,能更好地反映大坝运行的真实情况,从而为大坝运行状况的客观评价提供可靠依据。(本文来源于《人民黄河》期刊2018年06期）
张娜[3]（2017）在《基于MEMS陀螺仪随机漂移误差补偿的研究》一文中研究指出MEMS(Micro.Electromechanical.System)陀螺仪以体积小、寿命长、成本低、耐冲击和功耗低等特征,广泛应用于众多民用领域,如汽车导航、机器人姿态测量系统、拍照设备的防抖平台、虚拟体感游戏、电子玩具等;此外,日后可以预见的无人机等侦查设备等武器系统、必然向着小型化、智能化、数字化与高机动化方向发展,因此,MEMS陀螺仪具有巨大的发展价值与广阔的前景,其优良的特性使其受到世界各国的广泛关注,并且已被列为21世纪振兴发展的关键技术之一。然而MEMS陀螺仪的精度相对较低,使其成为制导控制系统,微型导航系统等领域的发展瓶颈。提高陀螺精度的途径有两种:第一,从硬件构造上提升系统性能;第二,从算法角度入手,切实有效地缩小陀螺的随机漂移误差,提高测量精度。本文从软件的角度入手,研究了MEMS陀螺仪的.噪声特性,就MEMS陀螺仪的随机漂移.误差补偿.技术展开了研究。本文首先介绍了陀螺的的几项性能指标与内部工作原理,用Allan方差法对陀螺的噪声特性进行了相关分析。之后系统介绍了时间序列法建模的的相关理论,为增强试验数据的可靠性,特采集10组数据运用拉伊达准则去除奇异点法对陀螺的输出数据进行预处理,接着应用逐步回归的方法对漂移趋势进行拟合,将其转换为零均值的平稳数据。最后计算ACF,PCF,建立了自回归的AR模型。接着运用卡尔曼滤波对10组陀螺的随机漂移误差进行处理。实验结果充分表明:基于时间序列的卡尔曼滤波法在陀螺随机漂移的误差补偿中的应用是有效的。对于MEMS陀螺的动态误差处理方面,以转台作为标定,设定陀螺进行不同速率的匀速运动,此时经典卡尔曼滤波器在解决动态确定性误差时,依旧可行有效。而当陀螺做变速运动时,设计了一种自适应卡尔曼滤波器能够有效地抑制陀螺的动态漂移,提高陀螺精度。(本文来源于《中北大学》期刊2017-04-11）
熊必凤[4]（2017）在《低成本MEMS陀螺仪随机漂移误差的建模及修正》一文中研究指出近年来,MEMS陀螺仪作为惯性导航技术中十分重要的部分,由于其具有成本低、尺寸小、重量轻、集成度高等一系列优点,在惯性导航、工业控制及电子产品等领域得到广泛的应用。尽管与传统类型陀螺仪相比,MEMS陀螺仪具有诸多优势,但由于制造工艺和设计水平等原因,其测量精度相对较低,往往无法满足实际使用需求,极大的制约了MEMS陀螺仪的发展和应用。尤其对于陀螺仪的随机漂移误差,由于其形成的机理非常复杂,没有明确的规律且随外界环境变化而变化,不能用常规的方法补偿修正,并且无法完全消除,是限制MEMS陀螺精度提高的主要因素。有鉴于此,本文以目前较常用的低成本MEMS惯性器件MPU-6050中的陀螺仪为研究对象,开展了对MEMS陀螺仪随机漂移误差建模分析与修正技术的研究,本文的主要研究内容及取得结论如下:首先,为采集陀螺仪的静态漂移数据,以STM32F103C8T6为核心处理器设计并构建了MEMS陀螺仪误差数据采集系统,实现了对MPU-6050中陀螺仪静态漂移数据的采集。其次,在对MEMS陀螺仪随机漂移误差建模与滤波技术的研究现状与发展动态调研分析的基础上,研究了MEMS陀螺仪静态漂移误差产生的机理及随机漂移误差的组成,并采用Allan方差法辨识已采集到的MEMS陀螺仪静态漂移误差。误差分析结果表明,该陀螺仪的静态漂移误差主要由零偏不稳定性、速率随机游走及速率斜坡叁部分噪声构成。再次,对MEMS陀螺仪静态漂移数据进行预处理和数据检验以得到平稳随机的误差数据,然后采用AIC准则对模型定阶并用Yule-Walker方程确定模型参数,在此基础上建立陀螺仪随机漂移误差的时间序列模型,结合误差模型设计了卡尔曼滤波器,并对误差数据滤波。对比滤波前后各项指标,经卡尔曼滤波后的MEMS陀螺仪随机漂移误差数据的方差下降为滤波前的11.7%,影响MEMS陀螺仪精度的主要随机误差中,零偏不稳定性噪声系数减少了68.6%,速率随机游走噪声系数减少了67.7%,速率斜坡噪声系数减少了68.0%,表明卡尔曼滤波能有效的减少MEMS陀螺仪随机漂移误差。最后,针对时间序列和卡尔曼滤波对MEMS随机漂移数据处理中的不足,采用Singer运动模型建立MEMS随机漂移误差的模型,结合粒子-卡尔曼组合滤波的方法处理零均值化后的陀螺随机漂移误差数据。比较滤波前后各项指标,经粒子-卡尔曼组合滤波后误差数据的方差下降为滤波前的1.2%,影响MEMS陀螺仪精度的主要随机误差中,零偏不稳定性噪声系数减少了72.8%,速率随机游走噪声下降了76.2%,速率斜坡噪声下降了74.6%,表明粒子-卡尔曼组合滤波的方法能显着的抑制MEMS陀螺随机漂移误差。研究结果表明,本文采用的时间序列建模与卡尔曼滤波、基于Singer模型建模与粒子-卡尔曼滤波组合滤波两种方案均能有效的抑制MEMS陀螺仪的随机漂移误差,且粒子-卡尔曼组合滤波方法的滤波效果要优于卡尔曼滤波。研究成果能有效修正MEMS陀螺仪的随机漂移误差,对于提高以低成本MEMS陀螺仪作为主要惯性传感器的惯性导航系统的导航精度具有一定的实用价值。(本文来源于《西南大学》期刊2017-04-10）
王峥,李建成[5]（2017）在《航空矢量重力测量中光纤陀螺随机漂移误差实时补偿方法》一文中研究指出光纤陀螺随机漂移误差是影响航空矢量重力测量系统姿态解算精度的关键因素。建立模型并在输出中对其补偿是抑制该项误差的有效方法。针对传统ARMA模型只能对平稳随机漂移误差建模,且模型无法满足实时滤波需求的问题,本文引入适用于非平稳随机漂移误差的ARIMA模型,同时给出详细的建模过程,并提出采用实时平均算法消除原始采样序列中常值分量的思路,实现了随机漂移误差的实时Kalman滤波估计。基于本文所提出的模型和实时滤波算法,对光纤陀螺实测数据进行分析,结果表明处理后信号中随机漂移误差的方差减小了46.5%。Allan方差分析结果表明,滤波后角度随机游走系数和角速率随机游走系数分别降低了约50%和40%。本文的结果说明ARIMA模型能够准确描述陀螺的非平稳随机漂移误差。基于实时平均算法的Kalman滤波可实现随机漂移误差的在线估计,有望提高航空矢量重力测量系统的姿态解算精度。(本文来源于《测绘学报》期刊2017年02期）
孙田川,刘洁瑜,康莉,沈强,杨浩天[6]（2016）在《基于FIG-SVM的MEMS陀螺随机漂移预测》一文中研究指出针对传统预测方法不能对MEMS陀螺仪随机漂移进行精确预测的缺点,提出了一种基于模糊信息粒化的支持向量机模型的区间预测方法。该模型首先利用模糊信息粒化算法对原始数据进行预处理,将样本空间划分为多个粒(子空间),降低样本规模,减小时间复杂度;然后将模糊粒化后的数据进行相空间重构和归一化,利用SVM进行回归分析,同时利用交叉验证选出最优的调节参数,避免出现过学习和欠学习;最后利用训练得到的模型进行随机漂移预测。实验结果表明,该方法能够有效预测随机漂移变化趋势和变化区间,具有良好的工程应用前景。(本文来源于《电光与控制》期刊2016年10期）
姜睿,杨功流,周潇[7]（2016）在《减小双轴旋转惯导中陀螺仪随机漂移影响的方法研究》一文中研究指出针对双轴旋转惯导惯性器件的随机误差无法在导航过程中自动进行补偿的问题,提出优化的两位置重调(TPR)的方法来补偿系统的随机误差导致的方位和位置误差,以提高双轴旋转惯导的长航时精度。与传统两位置重调(CPR)方法相比,使用优化的误差传递方程的两位置重调的方法,可以在少于6h条件下估计出系统的方位误差,从而使得系统的位置精度和方位精度都得以极大的提高。根据惯性器件的随机误差导致的方位误差的特性,建立了TPR的误差模型。通过仿真,证明了该方法的有效性。(本文来源于《导航定位与授时》期刊2016年04期）
孙田川,刘洁瑜,康莉,杨浩天[8]（2016）在《基于改进PSO优化LSSVM的MEMS陀螺随机漂移预测》一文中研究指出提出一种基于改进粒子群算法(PSO)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的MEMS陀螺随机漂移的预测模型建立方法。该方法首先应用最小二乘支持向量机对MEMS陀螺随机漂移建立预测模型,然后应用改进粒子群算法对该模型进行优化,最后应用参数优化后的LSSVM预测模型对随机漂移进行预测。该方法不仅解决了支持向量机训练速度慢和所需计算资源多的问题,而且文中提出的改进的惯性权值递减策略使PSO算法在全局或局部搜索能力上的侧重具有更好的适应度。实验结果表明,该预测模型可以有效地进行陀螺随机漂移的预测,且预测效果优于基本PSO优化的最小二乘支持向量机。(本文来源于《传感技术学报》期刊2016年06期）
杜瑾,李杰,冯凯强,刘一鸣[9]（2016）在《多项式拟合在MEMS陀螺仪零点随机漂移抑制中的应用研究》一文中研究指出MEMS(Micro-Electro-Mechanical Systems)传感器精度相对较低限制了其应用范围,从实际工程应用出发,针对MEMS陀螺仪零点随机漂移误差探讨了有效的补偿方法。推导了不同阶数拟合曲线的回归方程,根据实测MEMS陀螺零点数据对不同阶数拟合曲线的补偿效果进行对比,选取最优方案并通过跑车试验进行验证,证明该方法能够有效抑制陀螺仪零点漂移误差,提高微惯性导航系统的导航精度。(本文来源于《传感技术学报》期刊2016年05期）
张华强,李东兴,张国强[10]（2016）在《光纤陀螺随机漂移补偿中的数据融合方法（英文）》一文中研究指出为提高光电平台的控制性能和稳定性,以平台反馈回路所用的光纤陀螺传感器为研究对象,对光纤陀螺角速率的历史输出、当前量测以及随机漂移进行融合补偿。采用双自回归模型确定了光纤陀螺时间序列输出的自回归多项式和光纤陀螺随机漂移的自回归关系。以陀螺当前输出为量测量,结合卡尔曼滤波算法将陀螺历史输出和历史随机漂移融合进状态方程,并进行随机漂移在线估计补偿。实验结果表明,光纤陀螺随机漂移的AR模型能达到90%拟合效果,经卡尔曼滤波补偿后随机漂移能降到1/10。该方法能很好地抑制光电平台叁个框架轴光纤陀螺的随机漂移,补偿率为80%~90%。(本文来源于《中国惯性技术学报》期刊2016年03期）
陀螺随机漂移论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
光纤陀螺仪是在面板堆石坝面板挠度变形监测中应用的一种新型仪器,它在预先埋设的管道中运行。随机漂移是捷联惯导系统在大坝安全监测中运用的主要误差源,为了有效减小光纤陀螺的误差,需要对光纤陀螺的随机误差建立模型。根据时间序列建模基本原理,建立自回归滑动平均模型(ARMA),在此基础上运用卡尔曼滤波算法对光纤陀螺随机漂移信号进行滤波降噪。滤波结果和Allan方差分析表明,滤波效果较好,光纤陀螺的精度得到提高,能更好地反映大坝运行的真实情况,从而为大坝运行状况的客观评价提供可靠依据。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
陀螺随机漂移论文参考文献
[1].狄世彦,李贺,朱奎宝,邓学文.光纤陀螺随机漂移的混沌特征分析[J].计算机工程与设计.2018
[2].向超,蔡德所,沈玮.基于光纤陀螺的大坝安全监测随机漂移误差[J].人民黄河.2018
[3].张娜.基于MEMS陀螺仪随机漂移误差补偿的研究[D].中北大学.2017
[4].熊必凤.低成本MEMS陀螺仪随机漂移误差的建模及修正[D].西南大学.2017
[5].王峥,李建成.航空矢量重力测量中光纤陀螺随机漂移误差实时补偿方法[J].测绘学报.2017
[6].孙田川,刘洁瑜,康莉,沈强,杨浩天.基于FIG-SVM的MEMS陀螺随机漂移预测[J].电光与控制.2016
[7].姜睿,杨功流,周潇.减小双轴旋转惯导中陀螺仪随机漂移影响的方法研究[J].导航定位与授时.2016
[8].孙田川,刘洁瑜,康莉,杨浩天.基于改进PSO优化LSSVM的MEMS陀螺随机漂移预测[J].传感技术学报.2016
[9].杜瑾,李杰,冯凯强,刘一鸣.多项式拟合在MEMS陀螺仪零点随机漂移抑制中的应用研究[J].传感技术学报.2016
[10].张华强,李东兴,张国强.光纤陀螺随机漂移补偿中的数据融合方法（英文）[J].中国惯性技术学报.2016
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