专利名称：一种基于小波熵的微机电陀螺信息融合系统及方法
技术领域：
本发明涉及信号处理技术领域，具体涉及ー种可用于微机电陀螺的、基于小波熵的信息融合系统及信息融合方法。
背景技术：
( I)基于小波熵的信息融合信息融合是ー个实时的连续的过程，它多级别、多层次、多方面地对多源信息进行探測、联想、估计以及组合处理，其目的是获得精确的被测目标的状态、一致性估计和完整的实时评价。经过融合后的微机电陀螺信息具有以下特征信息冗余性、信息互补性、信息实时性、信息获取的低成本性。微机电陀螺阵列是信息融合的硬件基础，多源化信息的协调优化是融合的核心。小波分析可同时进行时域和频域分析，具有时频局部化和多分辨特性，可以给同一层次上的信息进行多尺度分解，得到多层次上的信息。由于小波变换后的分解系数包含了系统或信号本身大量和多祥的特征信息，需要寻找ー种普适的方法对这些众多系数进行有效的融合和处理，而小波熵把熵理论引入到小波分析中，结合了两者各自的优点，考虑不同小波尺度(层次)间的能量(方差)分布差异，既能发挥小波在时频局域化分析中的特点，又能表征随机信号整体的结构和有序性，因此，可以作为信息融合的方法。(2)微机电陀螺仪微机电陀螺仪(Micro-ElectroMechanical System Gyroscope,MEMS Gyro)MEMS陀螺仪(Gyroscope)为角惯性感测器，是各类惯性系统中的核心部件，用于感测围绕某个轴发生的旋转，測量以度/秒为单位的角速度，不同于传统的陀螺仪用于测量角位移，角速度測量能够间接測量出角位移和速度。MEMS (微机电系统)技术使航天器、飞行器导航制导与控制系统的微型化成为ー个发展趋势，还广泛用于各种消费性设备，如智能手机、数位相机的影像防震、笔记型电脑的硬碟保护、3D遥控器、数位罗盘、汽车的电子稳定控制(ESC)系统、机器人手脚的行动和平衡控制系统。国内外都对MEMS陀螺进行了大量的研究工作，西方发达国家对在航天、航空、先进制造业、飞行器、无人机、机器人等领域有广泛应用的MEMS (微机电系统)产品的中、高端器件对我国采取禁运。现有技术中微机电陀螺信息融合主要有三种方式ー是利用微机电陀螺随机误差的非平稳模型(AR模型或ARIMA模型)来拟合陀螺随机噪声，通过Ka Iman滤波算法减小了微机电陀螺随机噪声，但滤波后陀螺零位噪声没有完全消除，且对不能使用低阶AR模型描述的陀螺漂移，滤波效果并不好；ニ是对微机电陀螺的信号进行小波分解，在各尺度上重建的信号进行时间序列建模，然后根据多尺度时间序列模型，建立状态方程，使用Kalman滤波器进行滤波，这种方式中对高阶系统的进行Kalman滤波需要极大的计算量，会降低系统的实时性；三是将基于阈值决策的小波去噪方法应用于微机电陀螺的信号处理，效果较好，但没有做到阈值的自适应选取，实时性较差，具有相位滞后。本发明的途径在于通过多尺度融合算法，把多个单轴的MEMS陀螺把组合起来，该组合后微机电測量系统可以看作是虚拟的MEMS陀螺仪，其精度较原陀螺仪来说可以提高至少ー个量级
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种基于小波熵的微机电陀螺信息融合系统及融合方法，用于解决现有技术中针对微机电陀螺的滤波系统精度低、滤波效果不佳的问题。本发明解决上述技术问题的技术方案如下一种基于小波熵的单轴组合微机电陀螺的信息融合系统，包括 微机电陀螺阵列模块，用于测量微机电陀螺信号的。数据预处理和统计分析模块，用于对所述微机电陀螺阵列模块的输出的各个微机电陀螺的信号进行预滤波、奇异点剔除，并计算均值和方差等统计特性。小波熵分析与计算模块，用于对经过所述数据预处理和统计分析模块处理后的微机电陀螺的信号进行小波熵分析并得到各微机电陀螺信号的小波熵。信号加权融合模块，所述信号加权融合模块以所述小波熵分析与计算模块得到的微机电陀螺信号的小波熵作为加权系数，对经过所述数据预处理和统计分析模块处理后的微机电陀螺的信号进行信息融合，输出融合后的组合微机电陀螺信号。一种基于小波熵的单轴组合微机电陀螺的信息融合方法，采用所述基于小波熵的单轴组合微机电陀螺的信息融合系统，包括以下步骤步骤I :測量各个微机电陀螺的信号，得到各个微机电陀螺的原始信号。步骤2 :对步骤I所述各个微机电陀螺的原始信号进行预滤波、奇异点剔除和统计特性计算，得到预处理后的信号X。步骤3 :对经过步骤2得到的信号X进行多尺度小波熵分析并得到所述信号X的小波熵。步骤4 以步骤3得到的小波熵作为加权系数，对经过步骤2得到信号X进行信息融合，输出融合后的组合微机电陀螺信号。在上述技术方案的基础上，本发明还可以做如下改进。进ー步，所述步骤2包括以下步骤步骤21 :用FIR结构的数字滤波器对所述各个微机电陀螺的原始信号进行预滤波处理。步骤22 :用3 O法则或拉依达准则对所述各个微机电陀螺的原始信号进行奇异点剔除。步骤23 :计算得到所述各个微机电陀螺的原始信号的统计特性，所述统计特性包括均值和方差。进ー步，所述步骤3包括以下步骤步骤31 :选择具有正交性的小波基，利用小波基的多分辨率特性，将所述信号X在J个尺度上进行正交分解，所述正交分解的方法是用ー组高通和低通镜像滤波器对信号进行逐步分解，用低通滤波器产生信号的低频分量，用高通滤波器产生信号的高频分量，所述低频分量即近似信号Vjj=l，2，. .，J)，所述高频分量即细节信号Wjj=I, 2，. .，J)，则过J层分解后，所述信号X表示为互相正交的分量，gp
权利要求
1.一种基于小波熵的微机电陀螺信息融合系统，其特征在于，包括 微机电陀螺阵列模块(I)，用于测量微机电陀螺信号； 数据预处理和统计分析模块(2)，用于对所述微机电陀螺阵列模块(I)的输出的各个微机电陀螺的信号进行预滤波、奇异点剔除和统计特性计算； 小波熵分析与计算模块(3)，用于对经过所述数据预处理和统计分析模块(2)处理后的微机电陀螺的信号进行小波熵分析并得到微机电陀螺信号的小波熵； 信号加权融合模块(4)，所述信号加权融合模块(4)以所述小波熵分析与计算模块(3)得到的微机电陀螺信号的小波熵作为加权系数，对经过所述数据预处理和统计分析模块(2)处理后的微机电陀螺的信号进行信息融合，输出融合后的组合微机电陀螺信号。
2.一种基于小波熵的微机电陀螺信息融合方法，其特征在于，包括以下步骤 步骤I :測量各个微机电陀螺的信号，得到各个微机电陀螺的原始信号； 步骤2 :对步骤I所述各个微机电陀螺的原始信号进行预滤波、奇异点剔除和统计特性计算，得到预处理后的信号X ; 步骤3 :对经过步骤2得到的信号X进行多尺度小波熵分析，得到所述信号X的小波熵； 步骤4 以步骤3得到的小波熵作为加权系数，对经过步骤2得到信号X进行信息融合，输出融合后的组合微机电陀螺信号。
3.根据权利要求2所述的微机电陀螺信息融合方法，其特征在于，所述步骤2包括以下步骤 步骤21 :用FIR结构的数字滤波器对所述各个微机电陀螺的原始信号进行预滤波处理； 步骤22 :用3 σ法则或拉依达准则对所述各个微机电陀螺的原始信号进行奇异点剔除； 步骤23 :计算得到所述各个微机电陀螺的原始信号的统计特性，所述统计特性包括均值和方差。
4.根据权利要求2所述的微机电陀螺信息融合方法，其特征在于，所述步骤3包括以下步骤 步骤31 :选择具有正交性的小波基，将所述信号X在J个尺度上进行正交分解，所述正交分解的方法是用ー组高通和低通镜像滤波器对信号进行逐步分解，用低通滤波器产生信号的低频分量，用高通滤波器产生信号的高频分量，所述低频分量即近似信号VjU=I, 2，. .，J)，所述高频分量即细节信号Wjj=I, 2，. .，J)，则过J层分解后，所述信号X表示为互相正交的分量，即 j J=I 步骤32 :将步骤31得到的用互相正交的分量表示的信号X分解为 Wr=EW2+W2 再计算基于信号X的方差，得到
5.根据权利要求2所述的微机电陀螺信息融合方法，其特征在于，所述步骤4中包括以下步骤 设N个微机电陀螺的信号Xi (i = 1，2，. .，N)对应的小波熵为丑し(i=l, 2，. .，N)，以小波熵作为加权系数进行微机电陀螺的信息融合，得到
6.根据权利要求4所述的微机电陀螺信息融合方法，其特征在于，所述步骤31中所述的具有正交性的小波基包括Daubechies小波、对称小波、Coif lets小波、Meyer小波或双正交小波。
全文摘要
本发明涉及一种基于小波熵的微机电陀螺信息融合系统及融合方法，包括依次连接的微机电陀螺阵列模块(1)、数据预处理和统计分析模块(2)、小波熵分析与计算模块(3)和信号加权融合模块(4)，所述信号加权模块(4)还与所述数据预处理和统计分析模块(2)连接。通过对各个微机电陀螺的信号进行数据预处理和统计分析，然后再进行小波熵分析和计算，最后进行信号加权融合，得到融合后的组合微机电陀螺信号。本发明所述信息融合方法，相对于一般的方差加权法，改善了陀螺输出信号的精度，并能解决单个系统存在的稳定性问题，有效地提高了微机电陀螺的精度及鲁棒性。
文档编号G01C19/5776GK102654403SQ20121014177
公开日2012年9月5日 申请日期2012年5月7日 优先权日2012年5月7日
发明者刘健, 李建勋, 杨军 申请人:扬州蓝剑电子系统工程有限公司