用于双飞秒激光高精度绝对测距的卡尔曼滤波算法研究

发布时间：2018-11-02 16:05

【摘要】：双飞秒激光绝对距离测量系统具有测量精度高、更新速率快的优点,然而测量过程中的高斯白噪声会造成测距精度的降低。提出了一种基于卡尔曼滤波技术的提高双飞秒激光绝对距离测量精度的方法,即通过建立卡尔曼滤波状态空间模型得到测量结果的最优状态估计,大幅度降低随机过程引入的测量精度损失,同时可以得到速度信息估计值。实验结果表明,目标静止时卡尔曼滤波技术可将测量标准差降低近一个数量级;目标匀速运动时,稳定状态下三维状态空间模型估计的速度标准差约4μm/s。
[Abstract]:Double femtosecond laser absolute distance measurement system has the advantages of high measurement accuracy and fast updating rate. However, the white noise of Gao Si in the measurement process will reduce the ranging accuracy. A method based on Kalman filter is proposed to improve the measurement accuracy of double femtosecond laser absolute distance. The state space model of Kalman filter is established to obtain the optimal state estimation of the measurement results. The loss of measurement accuracy induced by stochastic process is greatly reduced, and the velocity information estimation can be obtained at the same time. The experimental results show that the Kalman filter can reduce the measurement standard deviation by nearly one order of magnitude, and the velocity standard deviation estimated by the three-dimensional state space model under steady state is about 4 渭 m / s when the target is in uniform motion.
【作者单位】： 天津大学精密仪器与光电子工程学院超快激光研究室光电信息技术科学教育部重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金(61675150,61535009) 长江学者和创新团队发展计划(IRT13033)
【分类号】：TN24;TN713

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：2306274