CN102937448B - 基于斜率的去除光纤陀螺脉冲噪声的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于斜率的去除光纤陀螺脉冲噪声的方法，属于光纤陀螺信号处理技术领域。所述方法首先对采样数据均分为三组，在分组的过程中，组与组之间有间隙；然后将各个组内数据的幅值相加，计算累加值；最后根据累加值之间的差值计算两两之间的斜率，比较斜率绝对值的大小，保留组成斜率最小的两组数据即为需要的采集数据。本发明在保证精度的前提下，由于只是差值计算，计算较为快速，减少了工作量。在硬件主要有FPGA实现的情况下，斜率的计算对硬件资源的占用较少，便于硬件更加深度的应用；数据处理实时性更好，改进空间大，差值计算斜率后，对舍去的一组数据进行分析，便于有针对性的找出原因，有利于提高光纤陀螺的精度。

Description

基于斜率的去除光纤陀螺脉冲噪声的方法
技术领域
本发明主要涉及光纤陀螺信号处理技术领域，特别适用于光纤陀螺信号处理去除瞬时尖峰脉冲噪声的影响，具体地说，是指一种基于斜率的去除光纤陀螺脉冲噪声的方法。
背景技术
光纤陀螺是一种用来检测载体运动角速率的传感器，利用光学上的萨格奈克效应与光纤传输原理，克服了机电陀螺与激光陀螺的一系列缺点，具有全固态、可靠性高、动态范围大、频带宽、体积小、振动性能好等优点，被广泛应用于航天、航空、航海、石油勘探等领域。
在光纤陀螺信号处理部分采用探测器将光信号转换成电信号处理，通过电信号计算出相位差，进而得到载体运动角速率。因此光纤陀螺的信号处理及其噪声的抑制显得尤为重要。
在光电转换过程中，探测器输出的信号中有用信号是微弱信号，噪声比较大，有用信号常常淹没在噪声中，现有技术中一般采用自相关平均法处理信号，即基于信号和噪声的统计特性进行检测。
发明内容
本发明的目的是提供一种利用斜率简单快速剔除光纤陀螺信号处理尖峰噪声的方法，并保证光纤陀螺的测量精度。
在光电转换的过程中，由于环境干扰和电路串扰的影响，探测器输出的信号会有尖峰脉冲噪声，因此在计算自相关平均时需要剔除尖峰脉冲的影响，本发明提供基于斜率的去除光纤陀螺脉冲噪声的方法，具体的处理方法步骤为：
第一步，对探测器的输出信号采样后，把采样得到的数字信号数据均分为三组。在均分的过程中，为了避免尖峰脉冲同时落在两组内的情况，各组之间不连续，即组与组之间有间隙。
所述的间隙大于尖峰脉冲的宽度。
第二步，将各个组内数据的幅值相加，计算累加值。
第三步，在第二步的基础上，根据计算得到的三个累加值，计算这各组两两之间的累加值的差值，进而计算斜率，比较斜率绝对值的大小，保留组成斜率绝对值最小的两组数据对应的组内数据即为需要的采集数据。
在探测器采集信号的过程中，采集到的数据中包含了有用信号和噪声，有用信号特别微弱，噪声主要是随机白噪声，从统计学来看白噪声是随机不相关的，对其幅值时间平均，组与组之间幅值相差特别小，其幅值是均匀的，如果有尖峰脉冲噪声的话，幅值平均就会明显偏大。因此上述方法中采用的斜率方式可以有效去除光纤陀螺脉冲噪声。
本发明用于光纤陀螺信号处理去除尖峰脉冲噪声的方法，与现有的方法相比，优点在于：
（1）由于尖峰脉冲幅值很大，把采集到的所有数据平均处理会由于尖峰脉冲的影响而使均值偏大，基于斜率的处理去除了尖峰脉冲的影响，结果更准确。
（2）数据分组不连续，排除了尖峰脉冲同时在两组内的情况，分组简单可行。
（3）在保证精度的前提下，由于只是差值计算，计算较为快速，减少了工作量。
（4）在硬件主要有FPGA实现的情况下，斜率的计算对硬件资源的占用较少，便于硬件更加深度的应用。
（5）有效数据的选择是基于“三选二”的原则，可靠性好，数据处理实时性好。
（6）数据处理时，组与组之间的间隙可以根据理论计算或者实验结果调整，数据的弹性更大，处理更为灵活。
（7）根据差值计算斜率后，对舍去的各组数据进行分析，便于有针对性的找出原因，有利于提高光纤陀螺的精度，改进空间大。
附图说明
图1是正常情况下探测器输出的信号；
图2是有尖峰脉冲噪声时的信号；
图3A是本发明信号处理分组方法示意图；
图3B是本发明中进行各组间斜率计算示意图；
图4是本发明提供方法的流程图；
图5是数据分组分界点落在尖峰脉冲内时的示意图；
图6是组间分界点落在尖峰脉冲内时的斜率计算示意图。
具体实施方式
下面将结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。
本发明提供一种基于斜率的去除光纤陀螺脉冲噪声的方法，如图4所示流程，包括如下步骤：
第一步，对探测器的输出信号进行采样，把采样得到的数字信号数据均分为三组A1、A2、A3，如图3A。在分组的过程中，为了避免尖峰脉冲同时落在两组内，三个分组的数据之间不连续，即组与组之间有间隙。所述的间隙大小要满足大于尖峰脉冲的宽度。
如图1所示，正常情况下没有尖峰脉冲噪声时的信号，如图2所示，探测器输出有尖峰脉冲噪声时的信号，本发明提供的方法就是要去除自相关平均时的尖峰噪声。
第二步，将各个组内数字信号的幅值相加，计算三个幅值累加值SA1、SA2、SA3。
第三步，在第二步的基础上，根据计算得到的三个幅值累加值SA1、SA2、SA3，计算这三组两两之间的幅值累加值的差值，根据所述的差值计算斜率，得到三个斜率值K13、K12、K23：
K13＝(SA1-SA3)/t；
K12＝(SA1-SA2)/t；
K23＝(SA2-SA3)/t；
其中t代表时间。
比较斜率K13、K12、K23的绝对值|K13|、|K12|、|K23|的大小，如图3B所示，保留组成斜率的绝对值最小的两组幅值累加值对应的组内数据即为需要的采集数据，即数据处理部分的：“三选二”。本实施例中如图3B所示，斜率|K12|最小，所以A1组和A2组的数据即为所需要的数据，也就是这两组数据中不包含尖峰噪声。
假如在分组的过程中，两组的分界点同时落在尖峰脉冲上，即图5所示，A1组和A2组的分界点同时落在尖峰脉冲上，此时斜率计算如图6所示，则组成斜率绝对值最小的两组为A2组和A3组，但数据明显不符合要求，所以在分组的过程中，组与组之间不连续，以防止分界点同时落在尖峰脉冲上。
如果没有尖峰脉冲的情况下，数据内噪声主要是白噪声，统计平均发现白噪声的幅值是均匀的，如果组内有尖峰脉冲，则组内数据的累加值会明显偏大，那么包含尖峰脉冲的一组数据与其他组数据做斜率计算就会明显大于不包含尖峰脉冲噪声的任意两组之间的斜率，这样就可以去除含有尖峰脉冲的一组数据。

Claims (1)

1.基于斜率的去除光纤陀螺脉冲噪声的方法，其特征在于，所述的方法包括如下步骤：
第一步，探测器输出信号进行采样，把采样得到的数据均分为三组；数据均分的过程中，均分的各组数据之间不连续，即组与组之间有间隙；所述的间隙大于尖峰脉冲的宽度；
第二步，将各个组内数据的幅值相加，计算幅值累加值；
第三步，根据计算得到的三个幅值累加值，计算这三组两两之间的幅值累加值差值，进而计算斜率，比较斜率绝对值的大小，保留组成斜率绝对值最小的两组数据即为需要的采集数据。
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