改进自适应小波降噪在激光陀螺仪信号处理中的应用

李想; 汪立新; 段志强

doi:doi:10.3788/LOP57.210401

激光与光电子学进展, 2020, 57 (21): 210401, 网络出版: 2020-11-11

改进自适应小波降噪在激光陀螺仪信号处理中的应用下载： 1014次

Application of Improved Adaptive Wavelet Noise Reduction in Laser Gyroscope Signal Processing

李想汪立新 ^*段志强

作者单位

火箭军工程大学导弹工程学院, 陕西西安 710025

图 & 表

图 1. 小波降噪的流程

Fig. 1. Flow chart of wavelet noise reduction

下载图片查看原文

图 2. 硬阈值函数

Fig. 2. Hard threshold function

下载图片查看原文

图 3. 软阈值函数

Fig. 3. Soft threshold function

下载图片查看原文

图 4. 自适应阈值函数

Fig. 4. Adaptive threshold function

下载图片查看原文

图 5. 不同函数的曲线对比

Fig. 5. Curves comparison of different functions

下载图片查看原文

图 6. 确定最优分解层数的流程

Fig. 6. Process of determining optimal number of decomposition levels

下载图片查看原文

图 7. 三轴激光陀螺仪采集的信号数据。 (a) X轴; (b) Y轴; (c) Z轴

Fig. 7. Signal data collected by three-axis laser gyroscope. (a) X-axis; (b) Y-axis; (c) Z-axis

下载图片查看原文

图 8. 静态原始数据的Allan方差双对数曲线

Fig. 8. Allan variance logarithm curves of static raw data

下载图片查看原文

图 9. 常用降噪方法的效果对比。(a)原始信号; (b) TAWF; (c)标准KF; (d) IAWF

Fig. 9. Comparison of effects of commonly used noise reduction methods. (a) Original signal; (b) TAWF; (c) standard KF; (d) IAWF

下载图片查看原文

图 10. 降噪信号在不同方法下的Allan方差曲线

Fig. 10. Allan variance curves of noise reduction signal under different methods

下载图片查看原文

图 11. IAWF方法处理噪声后的效果

Fig. 11. Effect of IAWF method after processing noise

下载图片查看原文

图 12. 实验车的测试装置

Fig. 12. Test device for experimental car

下载图片查看原文

图 13. 不同滤波方法的降噪效果

Fig. 13. Noise reduction effect of different filtering methods

下载图片查看原文

图 14. 数熵值的计算结果。(a)细节系数能量熵;(b)近似系数能量熵;(c)细节比例能量熵

Fig. 14. Calculation results of entropy values. (a) Energy entropy of detail coefficient; (b) energy entropy of approximate coefficient; (c) energy entropy of detail ratio

下载图片查看原文

图 15. 不同分解层数下的动态降噪效果

Fig. 15. Dynamic noise reduction effect under different decomposition layers

下载图片查看原文

图 16. 图15的细节放大图

Fig. 16. Detailed enlarged view of Fig. 15

下载图片查看原文

表 1原始信号噪声系数

Table1. Noise figures of original signal

Axis	Q/(″)	N/[(°)·h^-0.5]	B/[(°)·h^-1]	K/[(°)·h^-3/2]	R/[(°)·h^-2]
X	0.003272	0.000293	0.020450	0.034561	0.016807
Y	0.000069	0.000069	0.007067	0.011956	0.005816
Z	0.000667	0.000152	0.009940	0.016794	0.008166

查看原文

表 2信号的噪声系数

Table2. Noise figures of signal

Method	Q/(″)	N/[(°)·h^-0.5]	B/[(°)·h^-1]	K/[(°)·h^-3/2]	R/[(°)·h^-2]
Original signal	0.003272	0.000293	0.020450	0.034561	0.016807
TAWF	0.000022	0.000003	0.000179	0.000304	0.000148
KF	0.001080	0.000097	0.006754	0.011414	0.005551
IAWF	0.000001	0.000001	0.000009	0.000016	0.000008

查看原文

李想, 汪立新, 段志强. 改进自适应小波降噪在激光陀螺仪信号处理中的应用[J]. 激光与光电子学进展, 2020, 57(21): 210401. Li Xiang, Wang Lixin, Duan Zhiqiang. Application of Improved Adaptive Wavelet Noise Reduction in Laser Gyroscope Signal Processing[J]. Laser & Optoelectronics Progress, 2020, 57(21): 210401.

改进自适应小波降噪在激光陀螺仪信号处理中的应用下载： 1014次

图 1. 小波降噪的流程

Fig. 1. Flow chart of wavelet noise reduction

图 2. 硬阈值函数

Fig. 2. Hard threshold function

图 3. 软阈值函数

Fig. 3. Soft threshold function

图 4. 自适应阈值函数

Fig. 4. Adaptive threshold function

图 5. 不同函数的曲线对比

Fig. 5. Curves comparison of different functions

图 6. 确定最优分解层数的流程

Fig. 6. Process of determining optimal number of decomposition levels

图 7. 三轴激光陀螺仪采集的信号数据。 (a) X轴; (b) Y轴; (c) Z轴

Fig. 7. Signal data collected by three-axis laser gyroscope. (a) X-axis; (b) Y-axis; (c) Z-axis

图 8. 静态原始数据的Allan方差双对数曲线

Fig. 8. Allan variance logarithm curves of static raw data

图 9. 常用降噪方法的效果对比。(a)原始信号; (b) TAWF; (c)标准KF; (d) IAWF

Fig. 9. Comparison of effects of commonly used noise reduction methods. (a) Original signal; (b) TAWF; (c) standard KF; (d) IAWF

图 10. 降噪信号在不同方法下的Allan方差曲线

Fig. 10. Allan variance curves of noise reduction signal under different methods

图 11. IAWF方法处理噪声后的效果

Fig. 11. Effect of IAWF method after processing noise

图 12. 实验车的测试装置

Fig. 12. Test device for experimental car

图 13. 不同滤波方法的降噪效果

Fig. 13. Noise reduction effect of different filtering methods

图 14. 数熵值的计算结果。(a)细节系数能量熵;(b)近似系数能量熵;(c)细节比例能量熵

Fig. 14. Calculation results of entropy values. (a) Energy entropy of detail coefficient; (b) energy entropy of approximate coefficient; (c) energy entropy of detail ratio

图 15. 不同分解层数下的动态降噪效果

Fig. 15. Dynamic noise reduction effect under different decomposition layers

图 16. 图15的细节放大图

Fig. 16. Detailed enlarged view of Fig. 15

表 1原始信号噪声系数

Table1. Noise figures of original signal

表 2信号的噪声系数

Table2. Noise figures of signal

关于本站 Cookie 的使用提示

全站搜索

改进自适应小波降噪在激光陀螺仪信号处理中的应用 下载： 1014次

图 1. 小波降噪的流程

Fig. 1. Flow chart of wavelet noise reduction

图 2. 硬阈值函数

Fig. 2. Hard threshold function

图 3. 软阈值函数

Fig. 3. Soft threshold function

图 4. 自适应阈值函数

Fig. 4. Adaptive threshold function

图 5. 不同函数的曲线对比

Fig. 5. Curves comparison of different functions

图 6. 确定最优分解层数的流程

Fig. 6. Process of determining optimal number of decomposition levels

图 7. 三轴激光陀螺仪采集的信号数据。 (a) X轴; (b) Y轴; (c) Z轴

Fig. 7. Signal data collected by three-axis laser gyroscope. (a) X-axis; (b) Y-axis; (c) Z-axis

图 8. 静态原始数据的Allan方差双对数曲线

Fig. 8. Allan variance logarithm curves of static raw data

图 9. 常用降噪方法的效果对比。(a)原始信号; (b) TAWF; (c)标准KF; (d) IAWF

Fig. 9. Comparison of effects of commonly used noise reduction methods. (a) Original signal; (b) TAWF; (c) standard KF; (d) IAWF

图 10. 降噪信号在不同方法下的Allan方差曲线

Fig. 10. Allan variance curves of noise reduction signal under different methods

图 11. IAWF方法处理噪声后的效果

Fig. 11. Effect of IAWF method after processing noise

图 12. 实验车的测试装置

Fig. 12. Test device for experimental car

图 13. 不同滤波方法的降噪效果

Fig. 13. Noise reduction effect of different filtering methods

图 14. 数熵值的计算结果。(a)细节系数能量熵;(b)近似系数能量熵;(c)细节比例能量熵

Fig. 14. Calculation results of entropy values. (a) Energy entropy of detail coefficient; (b) energy entropy of approximate coefficient; (c) energy entropy of detail ratio

图 15. 不同分解层数下的动态降噪效果

Fig. 15. Dynamic noise reduction effect under different decomposition layers

图 16. 图15的细节放大图

Fig. 16. Detailed enlarged view of Fig. 15

表 1原始信号噪声系数

Table1. Noise figures of original signal

表 2信号的噪声系数

Table2. Noise figures of signal

相关论文

相关资讯

关于本站 Cookie 的使用提示

全站搜索

改进自适应小波降噪在激光陀螺仪信号处理中的应用下载： 1014次