Allan方差分析的光纤陀螺随机漂移建模与仿真研究

"基于Allan方差的光纤陀螺随机漂移建模与仿真 (2014年)" 本文主要探讨了光纤陀螺(Fiber Optic Gyroscope, FOG)的随机漂移问题及其对系统精度的影响。随机漂移是光纤陀螺误差的主要来源之一，严重影响其性能表现。传统的随机漂移模型在建立过程中存在时间消耗大和过度敏感的问题，这限制了其在滤波修正中的效率和准确性。 作者提出了一种新的基于Allan方差的光纤陀螺随机漂移建模方法。Allan方差是一种广泛用于评估传感器稳定性及噪声特性的统计工具，特别适用于分析和量化光纤陀螺的长期稳定性和短期噪声。通过分析各噪声项的功率谱密度函数，可以推导出描述这些噪声的随机微分方程。在确定了各个噪声项的量化参数后，将这些参数代入以单位白噪声驱动的随机微分方程中，从而构建出一个更精确的随机漂移模型。 实验证明，采用该模型能够更好地拟合光纤陀螺的随机漂移特性。模型拟合出的单项噪声误差不超过8.6%，显著优于传统模型的58.3%误差率，显示出更高的建模精度和实用性。这种方法不仅降低了建模的时间成本，还提高了模型的鲁棒性，对于改善光纤陀螺的精度具有重要的工程价值。 关键词涉及光纤陀螺、随机漂移、Allan方差和随机微分方程，表明研究的核心在于利用统计分析手段优化光纤陀螺的误差模型，以提升其在导航、航空和航天等领域的应用性能。文章的文献标志码为B，暗示这是一篇具有较高学术价值的技术论文，可能对相关领域的研究和实践产生积极影响。