基于经验模分解的陀螺信号消噪

陀螺随机漂移是影响惯性导航精度的重要因素。小波消噪方法对异常噪声效果不明显，且对小波基和分解尺度等因素依赖性较强。提出陀螺信号经验模分解(EMD)消噪方法，将信号进行经验模分解得到一个本征模态函数(IMF)组，先基于2sigma准则处理异常噪声IMF分量，再利用相关系数确定高频噪声IMF分量个数，将噪声分量去除以实现陀螺信号消噪。详细对比小波方法与EMD方法，利用交叠式Allan方差分析两者的消噪效果，通过惯导算例进一步验证EMD方法的实效性。结果表明，相比小波方法，EMD消噪法能剔除异常噪声，可以更有效地抑制陀螺漂移。