基于经验模态分解的光纤陀螺1/fγ类型分形噪声滤除方法

摘要：

提出了一种可有效滤除输出信号中干扰信号的新的光纤陀螺信号降噪方法.中高精度光纤陀螺的随机噪声中包含了白噪声和具有长程相关性、自相似性及1/fγ型谱密度特点的一种非平稳随机噪声--1/fγ型分形噪声.利用传统的滤波方法无法有效去除该类分形噪声,而新方法以经验模态分解(EMD)和阈值降噪方法为核心,结合提升小波理论对光纤陀螺的输出信号进行软阈值滤波,进而提高光纤陀螺的精度.利用这种新方法对多组实测数据进行滤波仿真实验,结果中仅偏置稳定性一项性能指标就已表明,使用新滤波方法滤波后数据精度可提高一个数量级,而相较传统的小波滤波方法可提高2.5倍,故此验证了新方法的有效性.

关键词：经验模态分解、光纤陀螺信号、分形噪声、提升小波

所属期刊栏目：30

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：航天科技创新项目基金

在线出版日期：2009-12-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：12-17