光纤陀螺随机漂移的实时滤波方法研究简介光纤陀螺作为一种高精度惯性传感器，广泛应用于导航、制导与控制等领域。然而，其输出信号中存在的随机漂移误差会显著降低系统精度，特别是在长时间工作或复杂环境下。为了提高光纤陀螺的测量精度和稳定性，研究实时滤波方法对随机漂移的抑制具有重要意义。本研究针对光纤陀螺随机漂移的非线性、时变特性，探索适用于实时处理的滤波算法。通过分析漂移信号的统计特性，结合传统滤波方法（如卡尔曼滤波）与新兴信号处理技术（如小波分析、神经网络或自适应滤波），提出一种高效、低延迟的实时滤波方案。研究内容包括漂移建模、算法设计、仿真验证及实验测试，旨在为光纤陀螺的工程应用提供更优的误差补偿手段，进一步提升惯性导航系统的可靠性和精度。
