Un método de supresión para errores aleatorios de IFOG basado en el desacoplamiento de la información del espectro de...

Área de la Ciencia:

• Ingeniería
• Instrumentación
• Procesamiento de señales

Sus antecedentes:

• Los sistemas de navegación inercial de alta precisión se basan en datos precisos de giroscopio de fibra óptica (FOG).
• Los métodos tradicionales para la supresión de errores FOG utilizando modelos de media móvil autoregresivos (ARMA) en el filtrado de Kalman enfrentan desafíos con ruido de color, lo que lleva a ecuaciones de estado inexactas y una escalabilidad limitada.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar un nuevo método para el modelado de alta precisión y la supresión de errores aleatorios en giroscopios de fibra óptica en condiciones estáticas.
• Para superar las limitaciones del filtro tradicional de Kalman basado en ARMA para el ruido de color en las señales de FOG.

Principales métodos:

• Análisis profundo de las características del ruido de la señal FOG para aclarar las formas del modelo de error aleatorio.
• Propuesta de un nuevo criterio de determinación del orden del modelo para el modelado preciso de errores aleatorios.
• Diseño de un filtro Kalman adaptativo que utiliza el desacoplamiento de la información del espectro de ruido para suprimir el error de paso aleatorio de ángulo y manejar el ruido de color.

Principales resultados:

• El método propuesto modela y suprime eficazmente los errores aleatorios, incluida la marcha aleatoria en ángulo, en los giroscopios de fibra óptica.
• El filtro Kalman adaptativo demuestra un rendimiento superior en el manejo del ruido de color en comparación con los enfoques tradicionales.
• La validación experimental muestra una mejora media del 48% en la precisión de la alineación inicial utilizando datos FOG de 5 minutos.

Conclusiones:

• El filtro Kalman adaptativo desarrollado ofrece una solución robusta para modelar y suprimir errores aleatorios de FOG, particularmente en condiciones estáticas.
• Este enfoque supera las limitaciones de principios de los métodos convencionales, mejorando la precisión de los sistemas de navegación inercial.
• Los resultados proporcionan un esquema valioso para mejorar el rendimiento de FOG en aplicaciones exigentes.