基于机抖激光陀螺信号频域特性的SINS动态误差分析与补偿算法研究 [Research on SINS Dynamic Errors and Compensation Algorithms Based on Signal Frequency Domain Characteristics of Dither RLG] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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潘献飞，吴文启，吴美平 著

图书标签:

• 惯性导航系统
• SINS
• 机抖激光陀螺
• 误差分析
• 动态误差
• 补偿算法
• 频域分析
• 信号处理
• 陀螺仪
• 导航技术

出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118101737

版次：1

商品编码：12008168

包装：平装

丛书名： 国防科学技术大学惯性技术实验室优秀博士学位论文丛书

外文名称：Research on SINS Dynamic Errors and Compensation Algorithms Based on Signal Frequency Dom

内容简介

　　随着国内激光陀螺水平的不断提高，机抖激光陀螺捷联惯导系统在国内惯性技术应用领域正日益受到重视，发挥越来越重要的作用。机抖陀螺特有的机械抖动特性，在消除陀螺锁区的同时，也使捷联系统具有一系列新的为复杂的动态误差特性，系统的优化设计与误差补偿研究具有尤其重要的理论和现实意义。《基于机抖激光陀螺信号频域特性的SINS动态误差分析与补偿算法研究》以机抖激光陀螺捷联惯导系统为研究对象，提出了捷联系统的算法设计必须与系统的信号特性和应用环境相适应的思想，基于机抖激光陀螺在不同条件下的信号频域特性，开展了捷联惯导系统动态误差与补偿算法研究。

目录

第1章 绪论
1．1 研究背景及意义
1．2 国内外研究现状
1．2．1 激光陀螺控制技术研究现状
1．2．2 激光陀螺信号频域特性研究现状
1．2．3 导航算法动态误差补偿技术研究现状
1．3 本书的主要内容、组织结构及主要贡献
1．3．1 本书的主要内容与组织结构
1．3．2 本书的主要贡献

第2章 激光陀螺数字控制特性研究
2．1 激光陀螺基本原理
2．1．1 激光陀螺的工作原理
2．1．2 激光陀螺误差特性
2．2 激光陀螺抖动规律研究
2．2．1 抖动偏频基本原理
2．2．2 抖动偏频的误差特性研究
2．2．3 随机抖动的误差特性研究
2．3 激光陀螺数字抖动控制算法研究
2．3．1 数字抖动控制流程
2．3．2 数字抖动控制建模
2．3．3 数字抖动的抖幅控制算法
2．3．4 数字随机抖动注入的控制算法
2．4 激光陀螺数字稳频算法研究
2．4．1 稳频控制原理
2．4．2 数字直流稳频算法设计
2．5 激光陀螺数字控制系统实现与实验验证
2．5．1 陀螺控制系统总体结构
2．5．2 陀螺测试与实验
2．6 本章小结

第3章 基于信号频域特性的SINS动态误差特性研究
3．1 单个激光陀螺原始信号的频域特性
3．2 激光陀螺抖动解调方法研究
3．2．1 激光陀螺信号的前期处理
3．2．2 陀螺抖动解调方式对比研究
3．3 捷联系统动态误差的分类及处理原则
3．3．1 捷联系统的基本结构
3．3．2 捷联系统中圆锥和划摇运动的分类
3．3．3 不同性质的动态误差处理原则
3．3．4 信号频域特性与系统动态误差的关系
3．4 不同环境中的捷联系统动态误差研究
3．4．1 捷联系统中的陀螺信号频域特性
3．4．2 静态环境中的捷联系统动态误差研究
3．4．3 高频振动环境中的捷联系统动态误差研究
3．5 本章小结

第4章 基于信号频域特性的圆锥优化算法研究
4．1 圆锥误差机理
4．1．1 圆锥漂移
4．1．2 标准圆锥算法
4．1．3 圆锥算法误差特性
4．2 信号滤波引入的姿态解算误差研究
4．2．1 信号滤波引入姿态解算误差的机理
4．2．2 信号滤波引入的姿态解算误差特性
4．3 基于信号频域特性的圆锥优化算法设计
4．3．1 信号滤波引入误差的补偿思路
4．3．2 圆锥优化算法设计
4．3．3 圆锥优化算法的误差特性
4．3．4 圆锥优化算法的运动环境普适性证明
4．4 圆锥优化算法在机抖激光捷联系统中的应用
4．4．1 相对圆锥误差
4．4．2 姿态算法漂移仿真
4．4．3 系统实验验证
4．4．4 圆锥优化算法的适用条件
4．5 圆锥优化算法的扩展应用
4．5．1 消除伪圆锥误差
4．5．2 对陀螺自身频率特性的补偿
4．6 基于固定频率运动优化的圆锥算法
4．6．1 基于固定频率运动优化的圆锥算法设计
4．6．2 姿态算法漂移仿真
4．7 本章小结

第5章 基于信号频域特性的划摇优化算法研究
5．1 划摇误差机理
5．1．1 划摇漂移
5．1．2 标准划摇算法
5．1．3 划摇算法与圆锥算法的对偶关系
5．1．4 划摇算法的误差特性
5．2 信号滤波引入的导航解算误差研究
5．2．1 信号滤波引入导航解算误差的机理
5．2．2 信号滤波引入的划摇算法误差特性
5．3 基于信号频域特性的划摇优化算法设计
5．3．1 划摇优化算法设计
5．3．2 划摇优化算法与圆锥优化算法的对偶性
5．3．3 划摇优化算法的误差特性
5．3．4 划摇优化算法的运动环境普适性证明
5．4 本章小结

第6章 机抖激光捷联系统动态误差仿真与实验研究
6．1 圆锥和划摇优化算法的综合仿真
6．1．1 捷联系统仿真模型
6．1．2 信号滤波对导航精度的影响
6．1．3 优化导航算法的性能验证
6．2 优化导航算法的实验验证
6．2．1 转台晃动实验
6．2．2 环形路线车载实验
6．2．3 远距离车载实验
6．3 本章小结

第7章 结论与展望
7．1 全书总结
7．2 研究展望
参考文献

前言/序言

引言 惯性导航系统（INS）是实现自主导航的关键技术，广泛应用于航空航天、军事、自动驾驶等领域。然而，惯性传感器固有的误差会随着积分时间推移而累积，导致INS定位精度严重下降。为了克服这一限制，研究惯性导航系统的动态误差特性并提出有效的补偿算法至关重要。本书聚焦于基于微振动激光陀螺（Dither RLG）信号频域特性的SINS（Strapdown Inertial Navigation System）动态误差分析与补偿算法，旨在深入理解误差来源，并通过信号处理手段挖掘潜在信息，从而提升系统的整体性能。 第一章：惯性导航系统概述与误差分析 本章将首先系统介绍惯性导航系统的基本原理，包括其工作方式、核心组成部分（如惯性测量单元IMU）以及在不同应用场景下的重要性。随后，将详细阐述SINS相对于平台式INS的优势与挑战。 惯性导航系统的核心在于测量载体的加速度和角速度，并通过积分运算来估计其位置、速度和姿态。SINS采用将惯性传感器直接固连于载体上的方式，避免了复杂的稳定平台，从而简化了系统结构，提高了系统的响应速度和抗冲击能力。然而，SINS也面临着巨大的挑战，最主要的便是惯性传感器的误差。 本章将深入剖析SINS的主要误差源，包括： 传感器误差： 零偏（Bias）： 传感器在零输入下输出的固定偏差。 尺度因子误差（Scale Factor Error）： 传感器输出与实际输入之间的比例系数偏差。 轴不对准误差（Misalignment Error）： 传感器敏感轴与载体坐标系之间存在的角度偏差。 噪声（Noise）： 传感器输出的随机波动，包括高斯白噪声、低频噪声等。 温度敏感性（Temperature Sensitivity）： 传感器参数随温度变化而改变。 振动敏感性（Vibration Sensitivity）： 传感器对外部振动的响应，会引入额外的误差。 模型误差： 地球模型误差： 地球自转、重力场等参数的不精确模型。 载体模型误差： 载体运动模型的不精确。 校准误差： 标定参数不准确： 传感器静态标定参数的误差。 本章将特别强调动态误差的重要性。与静态误差不同，动态误差与载体的运动状态密切相关，例如高动态机动、振动等都会显著加剧传感器的误差表现。理解这些动态误差的产生机制和特性，是后续分析与补偿的基础。 第二章：微振动激光陀螺（Dither RLG）原理及其信号特性 本章将聚焦于微振动激光陀螺（Dither RLG），作为SINS中关键的角速度传感器，其工作原理和信号特性直接影响着整个系统的精度。 微振动激光陀螺是一种利用光在旋转介质中产生的Sagnac效应来测量角速度的惯性传感器。其核心结构包含一个激光谐振腔，通过注入腔体内的激光束，在腔体旋转时会产生一个与角速度成比例的频率差。为了克服低速陀螺的固有不稳定性，Dither RLG引入了“微振动”（dither）技术。 微振动的引入，使得腔体在低速运动时也能够产生一个周期性的振动，从而周期性地改变Sagnac频差。这在一定程度上提升了低速下的测量精度，但也引入了新的信号特性和潜在的误差来源。 本章将深入探讨： Dither RLG的基本工作原理： 包括Sagnac效应、腔体结构、激光产生、光电探测等。 微振动的作用机制： 解释微振动如何改变腔体状态，以及它对Sagnac频差产生的影响。 Dither RLG的输出信号特性： Sagnac频差信号： 这是测量角速度的核心信号，与实际角速度存在一定的线性关系，但同时也受到多种因素的影响。 微振动调制信号： 由微振动产生的周期性信号，它会调制Sagnac频差信号。 幅度与相位信息： 除了频率信息，信号的幅度和相位也可能携带与误差相关的信息。 Dither RLG的典型误差来源： 微振动相关的误差： 如微振动幅度、频率不稳定，以及微振动与Sagnac效应的非线性耦合。 腔体稳定性误差： 如温度变化、机械应力等引起的腔体形变。 电子学误差： 如放大器噪声、模数转换误差等。 外部干扰： 如振动、电磁干扰等。 理解Dither RLG输出信号的复杂特性，尤其是微振动对其产生的调制效应，是进行频域分析的前提。 第三章：SINS动态误差的频域特性分析 本章是本书的核心之一，将深入研究SINS动态误差在频域上的表现，并重点分析Dither RLG信号的频域特性如何反映这些误差。 动态误差的分析方法多种多样，但将误差映射到频域，能够提供一种全新的视角，有助于识别和量化误差。许多动态误差，如由振动引起的误差，往往具有特定的频率成分。通过对传感器输出信号进行傅里叶变换等频域分析技术，可以揭示这些频率成分的存在和强度。 本章将重点阐述： SINS动态误差的频域模型： 将传感器误差（如振动敏感性、尺度因子非线性等）在动态运动下表现出的变化，通过数学模型描述其在频域上的表现。 例如，若传感器对特定频率的振动敏感，那么在频域上就会出现对应频率的能量峰值。 Dither RLG信号的频域分析方法： 傅里叶变换（FFT）： 用于将时域信号转换为频域表示，识别信号中的频率成分。 功率谱密度（PSD）： 描述信号在不同频率上的功率分布，能够更直观地展现误差的频率特性。 小波变换（Wavelet Transform）： 用于分析信号的瞬时频率信息，尤其适用于非平稳信号，能够捕捉误差随时间变化的频率特性。 Dither RLG输出信号的频域特征分析： Sagnac频差信号的频域特性： 分析实际角速度、零偏、尺度因子误差等在Sagnac频差信号频域上的表现。 微振动调制信号的频域特性： 分析微振动自身的频率成分，以及它对Sagnac频差信号产生的谐波和边带。 误差成分的频域特征： 识别哪些频率成分与特定的误差源相关。例如，外部环境振动可能在传感器输出信号中引入与振动源频率相关的成分。 频域相关性分析： 分析不同传感器输出信号（如同一IMU内不同陀螺或加速度计）在频域上的相关性，有助于识别共模误差和差模误差。 通过对Dither RLG输出信号进行深入的频域分析，可以更准确地识别出误差的特征，例如，高频噪声、低频漂移、特定频率的振动干扰等。这些信息为后续的误差补偿算法设计提供了关键依据。 第四章：基于频域特性的SINS动态误差补偿算法研究 本章将基于前述的SINS动态误差频域特性分析，提出并研究一系列基于频域特征的SINS动态误差补偿算法。 补偿算法的目标是利用已知的误差特性，对传感器原始输出进行修正，从而降低INS的整体误差。传统的补偿方法多集中于卡尔曼滤波等状态估计技术，而本书将重点探索如何利用频域信息来增强补偿效果。 本章将涵盖： 基于信号滤波的补偿方法： 陷波滤波器（Notch Filter）： 用于抑制特定频率的噪声或干扰，例如，若已知外部振动频率，可设计陷波滤波器进行抑制。 带通/带阻滤波器： 根据误差成分的频域分布，设计相应的滤波器来分离或去除误差信号。 自适应滤波： 当误差的频率特性随时间变化时，采用自适应滤波器能够更有效地跟踪和抑制误差。 基于频域特征提取的补偿方法： 谐波抑制： 对于由非线性效应或微振动引起的谐波成分，设计算法进行识别和抑制。 边带信息利用： 分析微振动调制产生的边带信息，可能有助于估计和补偿与微振动相关的误差。 基于频谱分析的零偏/尺度因子校正： 在某些动态环境下，零偏和尺度因子可能呈现出一定的频率特性，通过频域分析可以识别并进行实时校正。 频域与时域结合的补偿策略： 频率域校正与时域滤波结合： 先在频域对信号进行初步处理，再结合时域滤波或状态估计技术进行更精细的补偿。 利用频域信息辅助卡尔曼滤波： 将频域分析得到的误差模型或参数信息融入卡尔曼滤波器的设计中，提高滤波器的性能。例如，通过频域分析估计的误差协方差矩阵。 Dither RLG特有误差的补偿算法： 微振动参数不稳定引起的误差补偿： 针对微振动幅度、频率的波动，设计相应的补偿策略，例如，利用微振动信号本身的频域特征来校正Sagnac频差。 Sagnac效应与微振动非线性耦合的补偿： 深入研究这种耦合机制，并提出相应的数学模型和补偿算法。 算法的性能评估： 仿真验证： 构建包含各种误差的仿真模型，评估所提算法的补偿效果。 实际数据测试： 在真实SINS系统中采集数据，验证算法在实际应用中的性能。 性能指标： 如误差收敛性、精度提升幅度、计算复杂度等。 本章将详细阐述各种算法的设计原理、数学推导、实现细节，并给出具体的性能分析和对比，为实际工程应用提供可行的解决方案。 第五章：实验与结果分析 本章将通过实际实验来验证本书提出的SINS动态误差分析方法和补偿算法的有效性。 实验平台搭建： 介绍所使用的SINS系统，包括Dither RLG、加速度计等惯性传感器，以及数据采集系统。 实验场景设计： 设计多种能够诱发SINS动态误差的实验场景，例如： 高动态机动测试： 模拟飞机、导弹等高速、大过载运动。 振动测试： 在不同频率和幅度的振动环境下测试SINS性能。 温度变化测试： 评估算法在不同温度下的鲁棒性。 仿真与实际数据对比： 对比仿真结果与实际实验数据的吻合程度。 误差频域分析实验： 采集Dither RLG和SINS系统的原始数据。 对原始数据进行频域分析，展示各种动态误差成分在频域上的分布，并与理论分析结果进行比对。 分析微振动信号的频域特征如何影响Sagnac频差信号。 补偿算法实验验证： 将本书提出的补偿算法应用于实际采集的SINS数据。 对比补偿前后的SINS定位、速度和姿态精度。 定量分析算法在不同实验场景下的性能提升。 展示算法在抑制特定频率误差、提高系统整体精度方面的效果。 结果讨论与分析： 深入分析实验结果，解释算法成功的机理。 讨论算法的局限性以及在实际应用中可能遇到的问题。 提出进一步优化和改进算法的方向。 与其他现有补偿算法的性能进行对比，突出本书方法的优势。 结论与展望 本章将总结本书的研究成果，回顾基于Dither RLG信号频域特性的SINS动态误差分析与补偿算法所取得的关键进展。 研究贡献： 总结在SINS动态误差频域特性理解、Dither RLG信号特性挖掘以及新型补偿算法设计方面的贡献。 主要结论： 强调频域分析在识别和量化SINS动态误差方面的有效性，以及所提出的补偿算法在提升系统精度方面的实际效果。 未来展望： 更复杂的动态环境下的误差分析与补偿： 针对更具挑战性的运动场景，如非线性、高动态、强干扰环境。 多传感器融合的频域分析： 将频域分析方法扩展到多传感器（如加速度计、磁力计）的融合，实现更鲁棒的导航。 基于机器学习的频域误差建模与补偿： 探索利用机器学习技术，从数据中自动学习误差的频域特征，实现更智能的补偿。 硬件实现与优化： 讨论将所提算法高效集成到嵌入式硬件平台的技术挑战与解决方案。 在特定应用场景下的深入研究： 如无人机、水下航行器、高超声速飞行器等对SINS精度有更高要求的领域。 本书的研究成果将为提高SINS系统的动态精度提供理论指导和技术支持，对惯性导航技术的进一步发展具有重要的理论和应用价值。

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当我看到《基于机抖激光陀螺信号频域特性的SINS动态误差分析与补偿算法研究》这个书名时，我首先被“信号频域特性”这个关键词所吸引。我知道，惯性导航系统（SINS）的精度很大程度上取决于其内部陀螺和加速度计的性能，而激光陀螺，尤其是带有机械抖动（机抖）的激光陀螺，在提高测量精度和稳定性方面扮演着重要角色。然而，即使是高性能的传感器，在动态环境下也会产生各种误差，而这些误差往往与信号的频谱特性息息相关。我非常好奇书中将如何利用傅里叶变换、功率谱分析等频域分析工具，来深入剖析激光陀螺在不同动态载荷下的输出信号，并从中提取出与误差相关的特定频率成分。例如，振动可能会在信号中引入特定的谐波，而温度变化则可能导致缓慢的频率漂移。这本书是否会提供一套系统性的方法，来量化这些频域特征与实际误差之间的关系？我更期待的是，书中能够基于这些频域特性，提出创新的误差补偿算法。这不仅仅是简单的滤波，而是能够更精准地识别并抵消那些由动态环境引起的、对导航精度产生关键影响的误差。这种研究方向非常有前瞻性，因为它直接触及了提升SINS在极端动态环境下的可靠性和导航精度的核心问题。

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读到这本书的书名，我脑海中立刻浮现出一些关于惯性导航系统（SINS）工作原理的画面，以及那些似乎无处不在的误差问题。特别是“机抖激光陀螺”，这个词组本身就充满了技术感。我理解，机抖激光陀螺是一种通过周期性振动来消除死轴效应、提高性能的惯性传感器，而其固有的动态特性必然会带来一系列复杂的误差。这本书的重点在于“信号频域特性”，这让我对书中可能包含的内容充满了好奇。我猜想，书中会详细介绍如何从激光陀螺输出信号的频谱中提取出与误差相关的特征信息。例如，不同类型的误差，如振动耦合误差、温度漂移引起的误差，可能在频域上表现出不同的频谱模式。作者是否会利用这些独特的“频谱指纹”来诊断和量化误差？这需要非常精妙的信号处理技术和深厚的理论功底。我非常期待看到书中能够详细讲解如何构建有效的频域模型，将实际测量信号与理想信号进行对比，从而识别出那些隐藏的、影响精度的动态误差。同时，“补偿算法研究”也是这本书的另一大亮点。理论分析固然重要，但最终落脚点是如何解决问题。我希望书中能够提出一系列创新性的补偿方法，能够基于频域分析的结果，实时地修正SINS的输出，从而显著提升其在动态环境下的导航精度。这对于很多对精度要求极高的应用领域来说，无疑具有重要的实际意义。

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《基于机抖激光陀螺信号频域特性的SINS动态误差分析与补偿算法研究》这个书名，让我立刻联想到我在惯性导航领域遇到的一些技术瓶颈。特别是SINS在动态环境下的精度下降问题，一直是我关注的焦点。书名中提到的“机抖激光陀螺”，我理解它是一种通过引入周期性机械振动来克服激光陀螺固有的一些缺点，例如寄生效应和零偏不稳定性，从而提升其性能。然而，即使是这样的陀螺，在复杂的动态载荷下，其输出信号必然会受到各种干扰，产生难以忽视的误差。而“信号频域特性”这个切入点，让我觉得这本书的研究思路非常新颖和深入。我猜测书中会详细探讨如何通过分析激光陀螺输出信号的频谱，来识别和量化这些动态误差。例如，某些特定频率的噪声或谐波可能直接对应于特定的误差源，比如外部振动的耦合或者陀螺内部非线性的影响。我非常期待书中能够提供一套严谨的数学模型，将频域特征与SINS的动态误差联系起来，并在此基础上开发出高效的误差补偿算法。我尤其关注的是，这些补偿算法是否能够有效地抑制那些在动态环境下尤为突出的误差，比如快速变化的零偏或尺度因子误差，从而显著提升SINS的整体导航精度和稳定性。这本书的出现，对于我理解和解决SINS在复杂动态场景下的精度问题，无疑具有重要的理论和实践指导意义。

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这本书的标题《基于机抖激光陀螺信号频域特性的SINS动态误差分析与补偿算法研究》就像一个精心设计的挑战，邀请我去探索惯性导航领域最尖端的技术难题。我对“机抖激光陀螺”的原理以及它在现代导航系统中扮演的角色已经有所了解，但“信号频域特性”这一角度来分析其动态误差，对我来说是一个全新的视角。我非常期待书中能够深入阐释，当激光陀螺在高速运动、剧烈振动等动态场景下工作时，其输出信号会呈现出怎样的频域变化，以及这些变化如何与具体的误差分量（如安装误差、振动引起的额外输出等）建立起一一对应的关系。这其中必然涉及到复杂的信号处理理论和数学建模，比如如何利用FFT、功率谱密度分析等手段来揭示误差的“光谱特征”。更吸引我的是“补偿算法研究”部分。我希望书中能够超越传统的基于时域模型的误差补偿方法，提出一套基于频域分析的新型补偿策略。例如，能否在频域上直接滤除噪声，或者通过对特定频率成分的识别来估计并补偿误差？我特别想了解这些算法的鲁棒性和实时性如何，是否能够有效地应对复杂多变的动态环境，并且保证SINS在各种工况下的高精度导航能力。这本书无疑为我提供了一个深入理解SINS动态误差根源并寻求创新解决方案的绝佳机会。

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这本书的书名本身就带着一股浓厚的学术气息，让人一看就知道这是一本严谨的科研著作。它聚焦于惯性导航系统（SINS）中的动态误差分析，并且特别强调了“机抖激光陀螺”这一关键技术，以及“信号频域特性”这一分析方法。对于我这样的读者而言，这意味着书中很可能涉及大量的理论推导、数学模型构建，以及复杂的信号处理技术。我尤其期待书中能够深入剖析激光陀螺在动态环境下产生的误差机制，比如由于振动、温度变化等因素导致的陀螺零偏、尺度因子误差等，以及这些误差如何通过信号的频域特征显现出来。书中是否会对傅里叶变换、小波变换等频域分析工具在误差识别和分离中的应用进行详尽的阐述？是否会提出一套完整的、可操作的误差模型，能够准确描述和量化这些动态误差？这些都是我最感兴趣的地方。同时，“补偿算法研究”也表明书中不仅仅停留在误差分析层面，更重要的是提出了切实可行的解决方案，我非常希望看到作者能够设计出高效、鲁棒的补偿算法，能够有效地抑制或消除这些动态误差，从而提高SINS的整体导航精度和可靠性，尤其是在要求高动态性能的场景下，比如高机动飞行器、车辆等。这本书无疑为我打开了探索惯性导航领域前沿技术的一扇窗，我渴望从中汲取知识，了解最新的研究成果和技术进展。