一种基于累加累减混合微分器的信号去噪方法技术

本发明专利技术涉及惯性传感器信号去噪方法，具体是一种基于累加累减混合微分器的信号去噪方法。本发明专利技术解决了现有惯性传感器信号去噪方法去噪性能较差的问题。一种基于累加累减混合微分器的信号去噪方法，该方法是采用如下步骤实现的：步骤1：对采集到的惯性传感器信号X(k)进行累加操作；步骤2：利用混合微分器，对累加操作后的惯性传感器信号Y(k)进行去噪；步骤3：对去噪后的惯性传感器信号Y'(k)进行累减操作，得到最终的惯性传感器信号Z(k)。本发明专利技术适用于惯性导航系统。

A signal denoising method based on the hybrid differential accumulation subtraction

The invention relates to a signal denoising method of inertial sensor, in particular to a signal denoising method based on the hybrid differential accumulation subtraction. The invention solves the problem that the existing inertial sensor signal denoising method has poor noise reduction performance. A signal denoising method based on mixed differential accumulation subtraction device, the method adopts the following steps: Step 1: the inertial sensors' signal acquired by X (k) accumulation operation; step 2: using hybrid differential device, the accumulation operation after the inertial sensor signal (k) to Y noise; step 3: the signal after denoising of Y'inertial sensors (k) were down operation, get the final Z signals of inertial sensors (K). The invention is applicable to an inertial navigation system.

【技术实现步骤摘要】
一种基于累加累减混合微分器的信号去噪方法
本专利技术涉及惯性传感器信号去噪方法，具体是一种基于累加累减混合微分器的信号去噪方法。
技术介绍
惯性导航系统是一种依靠惯性传感器解算载体导航信息的完全自主的导航系统，该系统无需任何外界信息，也不会向外辐射能量，因此被广泛应用于航天、航空、航海等领域。惯性传感器是惯性导航系统的关键部件，惯性传感器的测量精度直接决定着整个惯性导航系统的性能，所以如何提高惯性传感器的测量精度一直是惯性导航领域的研究重点。由于惯性传感器易受温度、振动、电磁干扰等外界因素的影响，导致惯性传感器信号中存在大量噪声，这些噪声会对导航信息的解算带来误差，降低惯性导航系统的性能，因此有必要对惯性传感器信号进行去噪。当前对惯性传感器信号进行去噪主要采用两种方法：（1）建立惯性传感器噪声模型，使用Kalman滤波等方法进行最优估计补偿；（2）直接对惯性传感器信号进行去噪，常用的方法包括低通滤波器、自适应滤波器、小波去噪等。由于准确地建立惯性传感器噪声模型难以实现，因此直接对惯性传感器信号进行去噪是目前主流的惯性传感器信号去噪方法。然而实践表明，低通滤波器、自适应滤波器、小波去噪等对高频噪声较为敏感，因此其去噪性能较差。基于此，有必要专利技术一种全新的惯性传感器信号去噪方法，以解决现有惯性传感器信号去噪方法去噪性能较差的问题。
技术实现思路
本专利技术为了解决现有惯性传感器信号去噪方法去噪性能较差的问题，提供了一种基于累加累减混合微分器的信号去噪方法。本专利技术是采用如下技术方案实现的：一种基于累加累减混合微分器的信号去噪方法，该方法是采用如下步骤实现的：步骤1：对采集到的惯性传感器信号X(k)进行累加操作；步骤2：利用混合微分器，对累加操作后的惯性传感器信号Y(k)进行去噪；步骤3：对去噪后的惯性传感器信号Y'(k)进行累减操作，得到最终的惯性传感器信号Z(k)。与现有惯性传感器信号去噪方法相比，本专利技术所述的一种基于累加累减混合微分器的信号去噪方法具有如下优点：一、本专利技术将将混合微分器引入到惯性传感器信号去噪中，混合微分器基于奇异摄动原理，由线性和非线性部分组成，对任何高频噪声都不敏感，因此其去噪性能更好。二、本专利技术将累加累减操作与混合微分器进行了结合，通过累加操作有效降低了惯性传感器信号的随机性，因此当利用混合微分器对累加操作后的惯性传感器信号进行去噪时，只需选择相对较大的加速度因子R值，便既可以保证信号跟踪速度又能够得到良好的信号去噪效果，由此实现了信号快速跟踪与去噪效果良好的双重优点。本专利技术有效解决了现有惯性传感器信号去噪方法去噪性能较差的问题，适用于惯性导航系统。附图说明图1是本专利技术的流程示意图。图2是本专利技术中采集到的惯性传感器信号X(k)的示意图。图3是本专利技术中累加操作后的惯性传感器信号Y(k)的示意图。图4是本专利技术中去噪后的惯性传感器信号Y'(k)的示意图。图5是本专利技术中最终的惯性传感器信号Z(k)的示意图。具体实施方式一种基于累加累减混合微分器的信号去噪方法，该方法是采用如下步骤实现的：步骤1：对采集到的惯性传感器信号X(k)进行累加操作；步骤2：利用混合微分器，对累加操作后的惯性传感器信号Y(k)进行去噪；步骤3：对去噪后的惯性传感器信号Y'(k)进行累减操作，得到最终的惯性传感器信号Z(k)。所述步骤1中，累加操作的具体公式如下：。所述步骤2中，去噪的具体步骤如下：首先选取一个较大的混合微分器加速度因子R值，然后采用梯度下降法逐渐减小R值；当混合微分器输出的跟踪曲线与Y(k)的差值的方差大于10-3时，则认为完成对Y(k)的去噪。所述步骤3中，累减操作的具体公式如下：。本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于累加累减混合微分器的信号去噪方法，其特征在于：该方法是采用如下步骤实现的：步骤1：对采集到的惯性传感器信号X(k)进行累加操作；步骤2：利用混合微分器，对累加操作后的惯性传感器信号Y(k)进行去噪；步骤3：对去噪后的惯性传感器信号Y'(k)进行累减操作，得到最终的惯性传感器信号Z(k)。

【技术特征摘要】
1.一种基于累加累减混合微分器的信号去噪方法，其特征在于：该方法是采用如下步骤实现的：步骤1：对采集到的惯性传感器信号X(k)进行累加操作；步骤2：利用混合微分器，对累加操作后的惯性传感器信号Y(k)进行去噪；步骤3：对去噪后的惯性传感器信号Y'(k)进行累减操作，得到最终的惯性传感器信号Z(k)。2.根据权利要求1所述的一种基于累加累减混合微分器的信号去噪方法，其特征在于：所述步骤1中，累加操作的具体公...

【专利技术属性】
技术研发人员：申冲，杨卫，邵星灵，曹慧亮，刘俊，唐军，
申请(专利权)人：中北大学，
类型：发明
国别省市：山西,14