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随着惯性导航技术的不断发展,其对于惯性传感器的精度要求越来越高。目前主要是通过滤波的方法对其输出信号进行滤波以提高惯性传感器的精度,因此滤波方法的确定就显得尤为重要。在实际工程中,惯性导航系统需要对惯性传感器信号进行实时处理,因此,在满足一定精度条件下,实现信号实时处理也是非常重要的任务。论文在研究随机共振理论及其恢复理论的基础上将其应用到惯性传感器信号处理当中,取得了较好的滤波效果,并在DSP硬件平台上实现了惯性传感器信号实时处理系统,该实时处理系统工作稳定,能较好实现对信号的实时滤波处理。 首先,对随机共振及其恢复理论进行深入研究,并进行相应的数值仿真,从中总结了一些有意义的结论,并根据惯性传感器信号的特点确定了恢复系统,即单稳恢复系统,并运用该单稳恢复系统对不同类型的含噪信号进行处理,均取得了较好的滤波效果。 其次,论文在上述理论研究的基础上,从实时性的角度出发,确定随机共振数值算法—龙格库塔法,并对其进行相应的改进,解决了惯性传感器信号处理的实时输出问题,并且消除了瞬态响应对于单稳恢复系统的影响。进而研究单稳恢复系统中各个参数对于其信号恢复的影响,以此给出系统参数的选取方法,确定了系统的较佳参数。最后在所选参数的基础上,运用该单稳恢复系统分别对实际的惯性传感器静态信号和动态信号进行处理,取得了明显的成效,静态信号的零漂值得到了较大改善,而动态信号的信噪比提高了19dB左右,证明该单稳恢复系统及所选参数在惯性传感器信号处理上的有效性,为随机共振理论在惯性传感器信号处理中的应用提供了良好的实验基础。 最后,在 DSP硬件平台上实现了惯性传感器信号实时处理系统,该系统主要应用于采样频率为5000Hz的实时处理场合,既可通过D/A将信号输出到后续控制系统中,也可将信号传输到PC管理模块中进行后期处理,且PC管理模块可实现对DSP处理系统的实时操作控制,提高了系统的实用性。同时该系统还可扩展到对其他信号的实时处理,因此具有一定的通用性。