基于壓縮感知理論的慣性傳感器信號處理研究.pdf

1、慣性傳感器是慣性導航系統(tǒng)的重要組成部分，其精度對慣性導航系統(tǒng)的性能有著決定性的作用。傳統(tǒng)的慣性傳感器信號處理一般是基于奈奎斯特采樣定律對信號進行處理，即為了得到高精度的慣性傳感器輸出信號，采樣速率必須達到信號帶寬的兩倍以上，隨著帶寬的不斷增大和大規(guī)模采樣數(shù)據(jù)的增加，使得無論是信號的獲取還是后續(xù)參數(shù)估計所需的存儲空間和運算時間都陷入困境。壓縮感知理論的提出給慣性傳感器信號處理提供了一種新的思路和方法。
　　首先，論文深入研究了壓縮感

2、知的基本理論，針對慣性傳感器信號的處理特點，提出一種基于稀疏表示的慣性傳感器信號實時濾波處理系統(tǒng)模型和方法。為減少數(shù)據(jù)計算量，在滿足信號處理的實時性的要求下，盡量降低字典的大小，仿真實驗表明，在滿足一定精度的條件下，字典的大小最小為3×10，并能有效地消除噪聲。
　　其次，針對信號濾波耗時較長的問題，根據(jù)噪聲信號的存在破壞了原信號在變換域的稀疏性的特點，將壓縮感知理論運用到慣性傳感器信號重構中，采用一種快速基追蹤去噪方法對信號進行

3、重構，該方法的突出特點是通過數(shù)值最優(yōu)化理論從少量的采樣數(shù)據(jù)中精確的重構原始信號，不僅在重構的過程中實現(xiàn)濾波，而且可以減少數(shù)據(jù)采樣量，達到提高信號的采集效率、縮短信號濾波重構時間的目的。
　　最后，將分布式壓縮感知理論應用到慣性傳感器信號融合處理中，提出一種基于分布式壓縮感知的慣性傳感器信號融合方法，該方法綜合考慮信號內(nèi)和信號間的關系，將信號的測量值作為融合對象，根據(jù)各個傳感器觀測到的測量值以自適應的方式尋求相應的最優(yōu)權重系數(shù)進行融