基于经验模态概率分布的光纤陀螺信号处理

摘要：

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％.

关键词：光纤陀螺、经验模态分解、概率密度函数、样本熵

所属期刊栏目：23

分类号：V241.5(航空仪表、航空设备、飞行控制与导航)

资助基金：国家自然科学基金51375087,50975049;江苏省普通高校研究生科研创新计划资助项目KYLX_0106

在线出版日期：2015-12-15（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：690-695