光纤陀螺长期随机误差：#1理论方差分析提升精度与置信度

本文主要探讨了在光学陀螺技术领域中，针对传统Allan方差计算存在的局限性，即平均时间受限和在长相关时间下置信度偏低的问题，提出了一种新的分析方法——基于#1理论方差的光学陀螺长期随机误差分析。Allan方差是评估陀螺随机误差的重要统计工具，它通过计算数据序列的平均间隔时间内的偏差变化来衡量噪声特性，但其平均时间限制使得对于长时间尺度的噪声特性估计不准确。 #1理论方差则是一种更为精细的分析手段，它考虑了随机误差信号的频率特性，尤其是在处理长相关时间的数据时，能够提供更精确的噪声水平估计和置信度。本文将#1理论方差与Allan方差进行了深入的比较，分析了两者在分析白噪声特性和识别不同类型随机噪声上的区别。研究发现，在相关时间延长的情况下，#1理论方差与实际的幂律谱噪声表现出一致的行为，且其估计算法能显著提升置信度，从而提高了随机误差估计的精度。 光纤陀螺作为一种高精度的测量设备，其性能的好坏在很大程度上取决于对其随机误差的精确分析。通过实测数据的对比分析，结果显示#1理论方差方法在长期随机误差分析中具有明显的优势，可以有效地降低噪声影响，提高系统的稳定性和可靠性。因此，这种方法对于优化光纤陀螺的性能评估和故障诊断具有重要的实际应用价值。 总结来说，本文的贡献在于提出了一种新的分析框架，通过#1理论方差来弥补Allan方差在处理长相关时间随机误差时的不足，这对于提升光纤光学陀螺的性能评估标准和实际应用效能具有重要意义。这一研究成果对于提高精密仪器如陀螺仪的稳定性和精度具有潜在的巨大推动作用。