以陀螺为主要传感器的惯性寻北仪是现代战争中确保武器系统快速、机动、精确打击的重要定向设备。与传统的机械陀螺相比,光纤陀螺具有灵敏度高、预热时间短、重量轻、动态范围大、能量消耗低、造价低等优点。影响光纤陀螺寻北仪精度主要因素是陀螺漂移,通过滤波能有效地克服陀螺的漂移,从而提高精度。 本文主要从工程实用角度出发,对光纤陀螺寻北仪技术进行了两个方面的研究。 一方面是对光纤陀螺信号处理进行了滤波研究,主要运用卡尔曼滤波和小波变换滤波两种方法,这是第三章的主要内容。在卡尔曼滤波方法中先介绍ARMA模型的建模方法,应用MATLAB对陀螺数据(信号)建立AR数学模型,再将建立的AR模型转换为状态空间模型,然后对陀螺的漂移数据进行卡尔曼滤波;在小波变换滤波方法中先介绍小波变换理论和Mallat快速算法,然后将光纤陀螺的数据直接与滤波器系数求卷积,经分解和重构后达到对陀螺信号滤波的效果;最后在建立的不同的数学模型基础上,分别运用这两种滤波方法对同一光纤陀螺信号进行滤波,用功率谱等方法分析了滤波的效果,得出了小波变换滤波比卡尔曼滤波更简单、更方便、更有效的结论,小波变换滤波更能滤除掉信号中的高频噪声。 另一方面就是通过寻北实验证明了滤波方法在寻北仪技术中的有效性。在第二章中介绍了多位置寻北方法和对寻北仪的误差进行了分析;第四章在介绍MATLAB与VC++结合的方法、寻北仪软件模块化设计思想和多位置寻北的实验方案的基础上,通过对实验数据去除奇点、滤波、去除趋势项等方法,使寻北精度得到了改善。其中,对趋势项的去除又用到了最小二乘法和平均选点算法两种方法,对各种算法的实现主要用到了MATLAB和MS.VC+两种工具,在VC++中通过调用MATLAB的数学库实现复杂的滤波算法。通过各种方法的比较,小波变换滤波和平均选点算法去趋势项结合起来精度改善相对大些,这是在实际工程中可以应用的方法。