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基于最小二乘法的光纤陀螺动态寻北算法研究

发布时间:2018-01-17 19:13

  本文关键词:基于最小二乘法的光纤陀螺动态寻北算法研究 出处:《电光与控制》2017年06期  论文类型:期刊论文


  更多相关文章: 光纤陀螺 动态寻北 最小二乘拟合 Simulink 建模与仿真


【摘要】:相比于静态条件下的寻北方案,动态寻北能够有效抑制光纤陀螺的各种随机误差,大幅提高寻北快速性和定位精度。常见的动态寻北算法有最小二乘拟合法、数学函数调制解调法和单位函数调制解调法等。在最小二乘拟合算法原理的基础上,利用Matlab/Simulink仿真工具建立了两种寻北模型,并对模型适用性进行了检验。通过建立模型研究了转台转速、采样频率、随机噪声、采样点数及常值漂移对光纤陀螺动态寻北结果的影响。仿真实验结果表明随机漂移噪声是影响寻北精度的关键因素。采样点对寻北结果的影响表明,采样点数足够多时,寻北误差趋于稳定,可以实现残周期采样的寻北从而缩短寻北时间。
[Abstract]:Compared with the scheme under static condition, dynamic north finding can effectively suppress the random errors of fog, and improve the speed and accuracy of locating greatly. The common dynamic north finding algorithm has the least square fitting method. Based on the principle of least square fitting algorithm, two kinds of northern-seeking models are established by using Matlab/Simulink simulation tools, such as mathematical function modulation and demodulation method and unit function modulation and demodulation method. And the applicability of the model was tested. The rotational speed, sampling frequency and random noise of the turntable were studied by establishing the model. Simulation results show that random drift noise is the key factor to affect the accuracy of the north-finding. The effect of sampling points on the north-finding results shows that the effect of sampling points on the north-finding results shows that the random drift noise is the key factor to the north-finding accuracy. When the number of sampling points is large enough, the north-seeking error tends to be stable, which can realize the north-seeking of residual period sampling and shorten the north-seeking time.
【作者单位】: 火箭军工程大学;
【基金】:陕西省自然科学基金(2015JM4128) 国家自然科学基金(41404022)
【分类号】:TN96
【正文快照】: 0引言光纤陀螺寻北仪通常采用静态寻北方案,包括二位置方案、四位置方案和多位置方案等[1-3]。光纤陀螺静态寻北方案是指将光纤陀螺垂直安装在旋转台上,转台面与水平面平行,先静态采集光纤陀螺在初始位置时的输出,然后依次转动光纤陀螺到指定位置后静止再采样;当所有位置的数

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本文编号:1437593

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