目前常用的光纖陀螺尋北方案是靜態(tài)多位置尋北方案，即在某幾個特定方位處采集光纖陀螺數(shù)據(jù)，根據(jù)不同位置光纖陀螺敏感到的不同的地球自轉(zhuǎn)角速度分量，列出方程求解北向夾角。對于靜基座尋北的光纖陀螺尋北儀，要實現(xiàn)高精度尋北，則要保證基座必須穩(wěn)定，不受外界環(huán)境的各種干擾。光纖陀螺十分敏感，任何內(nèi)部或外部微小的擾動都將嚴重影響尋北儀的尋北精度。在實際使用中，陀螺尋北儀通常配置在車上，車輛的發(fā)動機組工作時產(chǎn)生的高頻振動以及人員走動和陣風引起的低頻振動則不可避免地作用到陀螺尋北儀上，使陀螺尋北儀的基座發(fā)生擾動，進而使尋北精度大大降低。針對于采集到的受擾動的光纖陀螺數(shù)據(jù)，目前多采用信號濾波去噪處理。信號濾波去噪一般有兩種方法，第一種方法是使用卡爾曼濾波算法對光纖陀螺的輸出信號進行濾波；另一種方法是使用小波濾波算法對光纖陀螺的輸出信號進行濾波?？柭鼮V波方法有一定的局限性，它只適用于模型精確并且噪聲的統(tǒng)計特性確定的線性系統(tǒng)，在實際工程中，由于外部環(huán)境、系統(tǒng)內(nèi)部電路等因素的存在，很難得到可以用于卡爾曼濾波算法的精確模型。所以卡爾曼濾波去噪法在實際應用中實用性不高。相比于卡爾曼濾波，小波濾波去噪法則顯得尤其適合。小波信號去噪的基本思路為：一維小波分解：選擇一個小波并確定分解的層次，然后進行分解計算；小波分解高頻系數(shù)的閾值量化，對每個分解尺度下的高頻系數(shù)選擇一個閾值進行閾值量化處理(大于閾值予以保留，小于閾值置0)；一維小波重構(gòu)，根據(jù)小波分解的最高層低頻系數(shù)和閾值處理后的各層高頻系數(shù)進行一維小波重構(gòu)。

隨著分解尺度的增加，信號對應的小波系數(shù)變大，噪聲對應的小波系數(shù)變小。對于高尺度的小波系數(shù)采用閾值量化處理可以有明顯效果，但對于低尺度的小波系數(shù)，信號與噪聲對應的小波系數(shù)可能大小相當，設(shè)定的閾值可能無法完全區(qū)分信號和噪聲，故提出對低尺度小波系數(shù)進行滑動窗濾波處理，即一種不完全保留，完全摒棄的保守方法。經(jīng)過小波濾波后部分數(shù)據(jù)可能還會存在較大的沖擊擾動，若使用常規(guī)的數(shù)據(jù)求均值的方法帶入解算，則效果不會太好。故提出一種非等權(quán)加權(quán)處理，即將采樣數(shù)據(jù)分成若干段，將每一段數(shù)據(jù)的均方差的倒數(shù)作為其權(quán)重，進而對整段數(shù)據(jù)進行加權(quán)求均值。這樣便能夠利用小波濾波去除高頻噪聲，用加權(quán)均值處理抑制大幅度的擾動，從而提高尋北精度。

                                                                數(shù)據(jù)處理流程圖