简介：本文所述的分析校准技术，可将测角装置校准到很高精度。校准时，使用了两台测角装置。并且利用该分析校准技术，分离了各误差曲线，采用该分析校准方法，无需预先知道任何一台测角装置的误差，而且测角装置可以是，也可以不是两台相同的装置。文中还确定了可以校准到高精度的测角装置的类型和校准配置。所采用的校准分析技术，可将角位置测试台和角度分解器校准到０．１角秒的精度。此方法已经用于校准轴角读出的双感应同步器系统。本文还提供了利用该分析校准方法获取的数据。

简介：针对中低精度捷联惯测装置提出了一种实用的不开箱条件下的标定方法.该方法所需测试设备简单,用一套精度较高的惯测装置来标定低精度的惯测装置.文中给出了一套六位置测试方法,理论分析表明,该方法通过最小二乘法能有效的分离了陀螺和加速度计的各项误差.

简介：基于状态空间模型的许多传统滤波算法都基于Rn空间中的高斯分布模型,但当状态向量中包含角变量或方向变量时,难以达到理想的效果。针对J.T.Horwood等提出的nS？R流形上的GaussVonMises（GVM）多变量概率密度分布,扩展了狄拉克混合逼近方法,给出了联合分布的GVM逼近方法,推导了后验分布的GVM参数计算公式,设计了量测更新状态估计算法。将J.T.Horwood等的时间更新算法与所提出的量测更新算法相结合,可实现基于GVM分布的递推贝叶斯滤波器（GVMF）。仿真结果表明,当状态向量符合GVM概率分布模型时,GVMF对角变量的估计明显优于传统的扩展卡尔曼滤波器。

简介：根据重力信号微弱和非平稳的特点，提出了一种小波滤波器与有限脉冲响应滤波器（FIR）级联的去噪方法。该方法针对噪声特点，在小波强制阈值滤波之后级联一个低阶FIR滤波器以去除色噪声的影响，基于实测重力信号的时域和功率谱处理结果，说明级联滤波能够在含有强噪声的原始信号中提取出微弱的重力信号。该方法既可以抑制小波滤波起始和结束阶段的波形畸变，又省去了FIR滤波需要调整参数的繁琐，具有工程实用性。

简介：给出了光纤陀螺信号漂移的数学模型,并针对信号噪声的特点,采用了'加权求平均'、'五点三次平滑算法'、'小波分析'三种不同的处理方法进行信号的消噪处理,通过对仿真结果的比较研究,肯定了小波变换算法在信号消噪处理中的适用性,并且编写了实时信号处理软件,提高了光纤陀螺的精度,为促进光纤陀螺的研制开发起到了积极的作用.

简介：在小波变换对陀螺信号处理的基础上提出了用三层小波包消减阈值算法,处理陀螺仪的状态信号,小波包分解得到各个节点的分解系数。通过消减算法使得信号中大于阈值的瞬态高频部分置零,对消减阈值处理后的节点进行重构以消除信号中的噪声和周期分量。软阈值函数通过小波包分解的节点系数均值和方差来构建。仿真实验与已取得很好效果的强制降噪的重构信号和相应的功率谱进行比较,结果表明小波包软阈值降噪比强制降噪在随机漂移补偿上提高了13.1%,零偏改善了0.0526（°）/h。

简介：本文建立了ＩＮＳ和ＥＳＧＭ的误差方程，在此基础上，实现了ＩＮＳ／ＥＳＧＭ组合系统导航过程的卡尔曼滤波器设计。仿真试验表明，本文所设计的滤波器实际可行，利用该滤波器ＩＮＳ／ＥＳＧＭ组合系统能够给出高精度的位置、姿态及速度信息

简介：本文介绍了将数据压缩和最优滤波器相结合的最优估值方法，该算法通过对获得的一批Ｎ个数据进行最优估值，可以有效地抑制观测噪声，并能对零均值有色噪声进行平滑，应用该算法设计的空中发射导弹传递对准仿真结果表明，同一般卡尔曼滤波相比，当传递对准中观测噪声较大时，存在振动干扰情况下能提高对准精度，缩短对准时间，而且还能解决滤波计算频率同数据采集频率的匹配问题。

简介：将小波分析技术应用于数据预处理，利用小波变换对GPS相位观测值进行小波分解，可将GPS观测值分解为不同的频率成分，通过一定尺度上的带通滤波器进行滤波，就可以将特定的频率成分提取出来，而将其它成分滤去，从而有效地消除或削弱多路径效应及观测噪声的影响，提高GPS数据处理的精度。并运用Matlab语言进行了编程实现，对比不同基线长度下小波变换前后的预处理精度估值可知，经小波变换后的精度估值有了一定提高，表明了该方法的有效性与可行性。