摘要由于水下机器人 ROV 发展迅速，并且其惯性导航系统中的惯性测量装置主要 由加速度计和陀螺仪组成，所以对陀螺仪工作中噪声的处理显得尤为重要。导航就是 给飞行器或者运载体提供相对于参考坐标系的位置、速度、姿态、时间信息，从而提 供飞行器或者运载体相对于给定航行路线的位置误差。在提供飞行器或者运载体的相 关信息时，高频信号对陀螺仪的影响较大，导致其随机误差也很大。

本文主要研究的是 MEMS 陀螺仪，该陀螺仪易受各种噪声，尤其是高频噪声 的影响，不利于长时间工作。本文不仅具体介绍了 MEMS 的随机误差种类提取有效 的信息。本文采用的 CEEMD 是对 EMD 方法的一种改进，不但可以和 EMD 一样及 其来源，还根据水下测得数据，采用了 CEEMD 互补集合经验模态分解(Complementary Ensemble Empirical Mode Decomposition, CEEMD)的方法来对其进行信号分解，的来 处理非平稳信号，更重要的是 CEEMD 方法避免了 EMD 存在的模态混叠的问题。最 后，利用 ALLAN 方差对 CEEMD 方法的有效性进行验证。实验仿真结果表明 ALLAN 方差可以有效识别 MEMS 陀螺仪各随机误差的成分，并且对随机噪声以及高频信号 都有不错的降噪效果。79794

毕业论文关键词：水下机器人；惯性导航；CEEMD 降噪；ALLAN 方差

Abstract Due to the rapid development of underwater robots ROV, and the inertial navigation system inertial measurement device consists of accelerometers and gyroscopes composition, so the noise in the gyro work process is particularly important。 Navigate to the aircraft or vehicle is provided with respect to the reference coordinate system, speed, attitude, time information, so as to provide an aircraft carrier or with respect to a given position error of navigation routes。 Providing aircraft or vehicle-related information, the impact of high-frequency signals on the gyroscope is large, leading to random errors are also high。

This article specifically describes not only MEMS random error types and sources, also based on the measured data underwater, using CEEMD (complementary set of empirical mode decomposition) method to decompose its signal to extract useful information。In this paper, the EMD EMD method is an improvement, not only can the EMD as to deal with non-stationary signals, more importantly CEEMD method avoids the presence of EMD modal aliasing problems。Finally, the effectiveness of CEEMD ALLAN variance method of verification。 Simulation results show that the variance ALLAN can effectively identify each ingredient MEMS gyroscope random errors, and  random noise and high-frequency signal has a good noise reduction。

Keywords: Underwater robots; inertial navigation; CEEMD ; ALLAN variance

目录

第一章 绪论 1

1。1 研究背景及意义 1

1。1。1 水下机器人 ROV 发展与分类 1

1。2 国内外发展现状 3

1。2。1 水下机器人 ROV 国内发展现状 3

1。2。2 水下机器人 ROV 国外发展现状 4

1。2。3 水下机器人发展趋势 5

1。2。4 水下机器人 ROV 导航降噪的发展及其存在的问题 6

1。3 本研究的主要内容及工作 7

第二章 互补集合经验模态分解 9

2。1 经验模态分解的基本理论及提出 9

2。1。1 经验模态分解的提出