李世银,张 楠,武中文,王洪梅

(中国矿业大学信息与控制工程学院,江苏 徐州 221000)

惯性导航技术是目前一个重要的研究课题,惯导技术成本低、短时精度高[1]、且不受外部环境的限制,适用于矿井、密林和室内等复杂环境中,因此,在军事、航空和个人导航方面得到了广泛的应用[2-3]。MEMS加速度计是常见的惯性导航器件,多用于行人姿态检测和位移估算[4]。而受自身工艺条件的影响,加速度计输出信号普遍存在量化噪声、速度随机游走和零偏不稳定性等误差,其产生的累积误差将直接影响导航精度,因此,有必要对加速度计噪声进行辨别和消除。

在信号去噪的研究中,需对噪声进行分析和建模,Allan方差是一种时域分析技术,在分析随机误差方面占据显著优势,因此,近年来学者多采用Allan方差对惯性传感器进行误差分析[5-6]。为了克服传统的建模方式复杂度高且参数选取困难等问题[7],针对MEMS加速度计随机噪声长相关、非平稳等特性,许多学者提出了基于小波分析的阈值降噪方法,并在阈值函数的构造方面做了大量的研究。为了解决传统软、硬阈值函数存在固定偏差和不连续的问题,陆续有学者提出了改进的阈值函数,包括半软阈值函数[8]、渐进半软阈值函数[9]、Xing阈值函数[10]、遗传自适应阈值函数[11]等,取得了较好的去噪效果,但这些阈值函数在各尺度上处理方式单一,适应性差。本文首先利用Allan方差分析MEMS加速度计信号的随机噪声类型,构造噪声模型,随后在此基础上提出了一种基于小波分析的多尺度阈值去噪方法,并将其应用于惯导系统中,从而提高系统导航精度。……