惯性导航系统(Inertial Navigation System,简称INS)已广泛应用于国防及航空航天等各个领域。随着惯性技术的发展,惯性导航系统主要是以新型光学陀螺代替传统的机械陀螺,以捷联惯导系统代替平台惯导系统。随着光电技术的发展,在惯性系统中,光学传感器成为新一代的惯性测量元件。尤其是光纤陀螺(Fiber Optic Gyroscope,简称FOG)凭借其体积小、重量轻、易维护和良好的性价比等优势,成为中低精度惯性导航系统的首选惯性测量元件。导航系统的精度是其应用的关键,如何在已有的硬件设备的基础上提高导航的精度是我国现有航天技术研究领域中急需解决且难度很大的研究课题之一。在从硬件角度提高精度的同时,采用软件方法可以降低系统成本,缩短研发周期,且更具备灵活性。通常的解决方法是采用滤波方法,即对测量传感器的输出信号进行信号滤波,对导航系统的状态进行状态滤波。由于光纤陀螺随机噪声具有一定的特殊性,采用传统的滤波方法无法解决,因此,本课题的任务之一就是采用新的非线性滤波方法对光纤陀螺的输出信号进行信号分析和噪声滤除以提高光纤陀螺的精度,进而提高导航系统的精度。在已有的光纤陀螺信号处理方法研究中,关于光纤陀螺仪信号分析及滤波技术的研究尚处初步探索阶段。因此,论文是根据我国航天领域相关技术的研究现状提出和开展的,具有十分重要的现实意义和理论研究价值。本研究课题以干涉型光纤陀螺仪(Interferometer Fiber Optical Gyroscope,简称IFOG)为研究对象,通过对光纤陀螺建模与仿真以及对实测数据的分析,在研究其噪声特性的基础上,结合分形理论、小波分析、提升小波变换以及经验模态分解方法来分析滤除包含有分形噪声在内的光纤陀螺随机噪声。本文结合航天科技创新基金项目“小波和分形理论在光纤陀螺随机噪声滤除中的应用研究”主要进行了以下几个方面的工作:1.光纤陀螺随机噪声特性分析及仿真建模研究在介绍光纤陀螺的工作原理和结构的基础上,分析了干涉型光纤陀螺随机噪声组成及噪声特性,建立了数字闭环光纤陀螺的动态模型和随机模型。针对不同精度等级的光纤陀螺进行了噪声对比分析,为后续的噪声参数估计分析及噪声滤除的研究工作奠定基础。2.分形理论在光纤陀螺中参数估计的应用研究针对中高精度光纤陀螺随机噪声中所包含的白噪声以及分形噪声,将小波分析与分形理论相结合,利用极大似然估计方法进行噪声参数估计。给出了小波变换域极大似然估计方法的推导、流程以及算法的检验。该噪声参数估计方法有助于对FOG的性能评估,从理论上指导提高FOG的精度。通过对参数估计结果与实际光学陀螺的性能进行比较,验证了这种方法的有效性。同时,根据光纤陀螺的结构组成,通过随机噪声参数从器件组成上给出了提高其精度的途径。3.基于小波分析的光纤陀螺噪声滤除方法研究简述小波变换基本理论的基础上,讨论了小波滤波方法的基本步骤。仿真验证了小波分解和重构的Mallat算法、小波软阈值滤波算法、不同阈值选取方法的传统小波滤波方法、以及利用传统小波分析滤除光纤陀螺噪声的方法。4.自适应提升小波光纤陀螺随机噪声滤除方法研究为解决小波滤波方法的缺陷—去噪效果欠佳以及无法满足信号多样性需求,提出自适应提升小波滤波方法。首先简述了提升小波变换方法基础理论,在小波滤波策略的基础上,从自适应提升方法中的预测算法和更新算法出发,提出Harr小波基及DB4小波基自适应提升小波滤波方法,并应用于光纤陀螺噪声滤除。该方法通过与传统小波滤波方法进行比较,通过仿真实验验证了该方法的有效性。5.基于经验模态分解的混合型光纤陀螺滤波方法研究为克服经验模态分析方法自身的缺陷—高频分辨率低及端点边界效应,将提升小波分解方法以及径向基函数神经网络引入到经验模态分析方法中,提出了一种改进的混合型经验模态分析方法,并通过仿真实验对其进行了有效的验证。本文的研究工作可为我国惯性技术领域光纤陀螺信号处理及噪声滤除研究工作提供参考与借鉴。