本文選題：光通信　切入點(diǎn)：光纖陀螺　出處：《中國(guó)激光》2014年06期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為解決光纖陀螺(FOG)信號(hào)濾波過程中噪聲抑制與信號(hào)跟蹤的矛盾,提出了一種自適應(yīng)滑動(dòng)平均離散小波變換——雙模式卡爾曼濾波(AMA-DWT-DMKF)算法,利用AMA算法將FOG輸出信號(hào)劃分為信號(hào)過渡區(qū)域和穩(wěn)定區(qū)域,并融合DWT算法和基于不同過程噪聲方差Q/測(cè)量噪聲方差R比條件下Kalman濾波算法的優(yōu)勢(shì)特性,對(duì)AMA算法判定結(jié)果進(jìn)行針對(duì)性濾波。采用AMA-DWT-DMKF算法對(duì)FOG靜態(tài)信號(hào)、擾動(dòng)信號(hào)以及變化的速率信號(hào)進(jìn)行濾波,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提算法在保證較高噪聲抑制能力的同時(shí),具有較好的信號(hào)跟蹤能力。
[Abstract]:In order to solve the contradiction between noise suppression and signal tracking in the process of fog FOG signal filtering, an adaptive moving average discrete wavelet transform (DWT) -dual mode Kalman filter (AMA-DWT-DMKF) algorithm is proposed. The FOG output signal is divided into transition region and stable region by AMA algorithm, and the advantages of DWT algorithm and Kalman filter algorithm based on different process noise variance Q / measured noise variance R ratio are fused. The AMA-DWT-DMKF algorithm is used to filter the FOG static signal, the disturbance signal and the variable rate signal. The experimental results show that the proposed algorithm ensures the high noise suppression ability. Good signal tracking ability.
【作者單位】： 軍械工程學(xué)院納米技術(shù)與微系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)室;北京航空航天大學(xué)儀器科學(xué)與光電工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(50875015)
【分類號(hào)】：TN911.7

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1615895