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Adaptive sampling strong tracking scaled unscented Kalman filter for denoising the fibre optic gyroscope drift signal

机译：自适应采样强跟踪缩放无味卡尔曼滤波器，用于去噪光纤陀螺仪漂移信号

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The interferometric fibre optic gyroscope (IFOG) is a kernel component of strap down inertial navigation system (SINS) for providing angular rotation of any moving object. The behaviour of SINS degrades because of noise and random drift errors of the IFOG sensor. This study proposes a hybrid of adaptive sampling strong tracking algorithm (ASSTA) and scaled unscented Kalman filter algorithm for denoising the IFOG signal. In this algorithm, the state error covariance () is updated by using a suboptimal fading factor based on the innovation sequence followed by the ASSTA method. The proposed algorithm is applied for denoising the IFOG signal under static and dynamic environment to crush the random drift errors and noises. Allan variance analysis is used for analysing the efficiency of algorithms. Simulation results depict that the suggested algorithm is suitable for reducing drifts of the gyro signal.
机译：干涉式光纤陀螺仪（IFOG）是捷联惯性导航系统（SINS）的核心组件，用于提供任何移动物体的角度旋转。由于噪声和IFOG传感器的随机漂移误差，SINS的性能会下降。这项研究提出了一种自适应采样强跟踪算法（ASSTA）和缩放的无味卡尔曼滤波算法的混合体，用于对IFOG信号进行去噪。在该算法中，状态误差协方差（）通过基于创新序列的次优衰落因子和ASSTA方法进行更新。将该算法应用于静态和动态环境下的IFOG信号去噪，以消除随机漂移误差和噪声。艾伦方差分析用于分析算法的效率。仿真结果表明，该算法适用于减小陀螺信号的漂移。

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