基于FPGA/CPLD的光纤陀螺仪的温度信号采集

介绍了一种光纤陀螺仪（FOG）的温度信号采集方案，该方案利用可编程控制器件（FPGA／CPLD）同模拟开关相结合实现了对多路陀螺温度信号进行轮换采集和处理，对传统数字信号处理必须采用多路并行采集电路的方法加以改进．该方案稳定性高，造价低，灵活性强，并已运用到实际，取得良好效果．     

IUKF neural network modeling for FOG temperature drift

A novel neural network based on iterated unscented Kalman filter （IUKF） algorithm is established to model and com- pensate for the fiber optic gyro （FOG） bias drift caused by temperature. In the network, FOG temperature and its gradient are set as input and the FOG bias drift is set as the expected output. A 2-5-1 network trained with IUKF algorithm is established. The IUKF algorithm is developed on the basis of the unscented Kalman filter （UKF）. The weight and bias vectors of the hidden layer are set as the state of the UKF and its process and measurement equations are deduced according to the network architecture. To solve the unavoidable estimation deviation of the mean and covariance of the states in the UKF algorithm, iterative computation is introduced into the UKF after the measurement update. While the measure- ment noise R is extended into the state vectors before iteration in order to meet the statistic orthogonality of estimate and mea- surement noise. The IUKF algorithm can provide the optimized estimation for the neural network because of its state expansion and iteration. Temperature rise （-20-20℃） and drop （70-20℃） tests for FOG are carried out in an attemperator. The temperature drift model is built with neural network, and it is trained respectively with BP, UKF and IUKF algorithms. The results prove that the proposed model has higher precision compared with the back- propagation （BP） and UKF network models.     

干涉型光纤陀螺和相位调制

该文分析和研究了干涉型光纤陀螺的基本理论和调制方法．特别对Sagnac效应进行了具体的推导，得到了相移与旋转角速率的关系．通过分析可知，Sagnac效应在光纤陀螺的设计和制造中起着重要的作用．     

滤波角速率输入的圆锥误差补偿

为了提高光纤陀螺捷联惯性导航系统精度,提出了滤波角速率输入的圆锥误差补偿方法。根据滤波前后物理量圆锥效应的不同,分析滤波圆锥误差准则,并依据滤波角速率求取滤波角增量的算法,推导了滤波角速率输入的捷联惯性导航系统圆锥误差补偿中的误差补偿系数和误差主项。结合光纤陀螺特性的对比仿真结果表明,滤波角速率输入圆锥误差补偿算法精度比传统姿态算法精度高2～3个数量级。滤波角速率输入圆锥误差补偿算法更贴近工程,对提高角速率陀螺构建的捷联惯性系统精度具有重要理论和工程意义。     

I-FOG用光电二极管的温度特性研究

光纤陀螺对温度变化比较敏感,其探测器的温度特性也是值得探索的课题。着重分析全保偏数字闭环光纤陀螺(I-FOG)中的探测器——半导体PIN光电二极管的温度特性以及其对整个光纤陀螺系统的影响,为建立和完善光纤陀螺整体温度特性模型提供了依据。     

光纤陀螺漂移误差的T-S模糊建模补偿算法

基于G-K聚类算法辨识T-S模糊模型前件参数理论,并采用最小二乘法辨识T-S模糊模型后件参数的误差模型,研究了一种光纤陀螺温度漂移误差的非线性补偿算法。在建立该模型的基础上对光纤陀螺零位输出进行了补偿,计算结果表明采用该种方法能够在不完全了解陀螺误差机理的情况下对其进行有效的补偿。其绝对误差与未补偿相比较降低了99%,同线性拟合补偿相比降低了96%和神经网络补偿比较降低了10%,其误差方差分别减少99%,98%,20%。     

光纤S型环形腔的非互易性分析

用功能块模型的方法详细分析了由于转动而引起的萨格纳克(Sagnac)非互易效应对光纤S型环形腔输出频谱特性的影响。光纤S型环形腔在一定的条件下具有双峰结构，由于转动而产生的非互易效应，会使双峰的间距发生变化，间距的大小与转速近似成正比。     

光纤陀螺捷联惯导温控系统热仿真技术研究

首先分析了温度对光纤陀螺性能影响的机理,并提出初步的温控方案,为了使温控方案达到最优,建立了光纤陀螺捷联惯导系统热模型,并进行了试验验证,然后利用基于计算流体动力学数值法的热分析软件Flotherm对其进行了热仿真分析,通过调整温度采集点位置,以及控制方案等,对温控系统进行了优化设计,在保证系统精度的前提下,提高了系统环境温度适应性能。     

光纤陀螺温度漂移模型的PPLN辨识

环境温度变化造成的较大温度漂移始终是制约光纤陀螺(FOG)性能提高的重要因素．FOG温度漂移本质上是一组与温度有关的多变量非线性时间序列，为此采用投影寻踪学习网络(PPLN)方法建立新的FOG温度漂移模型．该方法结合了统计学中投影寻踪算法节点函数灵活的非参数估计特点和人工神经网络的自学习功能，具有简捷的网络结构和良好的鲁棒性能，对未知模型辨识能力较强．将该方法应用于某型FOG温漂模型实测数据的辨识中，经验证表明其具有良好的预测效果．     

有限冲激响应滤波器的设计与实现

提出了采用现场可编程门阵列(FPGA)器件实现有限冲激响应(FIR)数字滤波器的方案，并以一个8阶低通FIR数字滤波器的实现为例，设计并完成软硬件仿真与验证．结果表明，电路工作正确可靠，能满足设计要求．