针对微机电系统（MEMS）陀螺存在的非线性、非平稳噪声, 提出了应用经验模态分解/高阶统计(EMD-HOS)的降噪方法对MEMS陀螺进行降噪。首先, 采集MEMS陀螺输出信号, 根据EMD算法将信号分解成本征模态函数(IMF)。采用Bootstrap技术分别估计各IMF的峰度值, 进行高斯特性检验, 滤除高斯IMF。接着, 使用方差聚合法分别计算IMF的Hurst指数, 根据Hurst指数计算阈值, 对各IMF进行软阈值处理。将阈值处理后的剩余IMF进行重构, 达到降噪的目的。最后, 通过交叠式Allan方差分析对滤波前后数据进行处理, 绘制Allan方差与相关时间关系曲线, 利用非线性最小二乘拟合方法, 计算陀螺噪声各项指标。实验表明, EMD-HOS和软阈值处理能够有效地对MEMS陀螺降噪, 其信噪比提高了5.6 dB, 各项陀螺随机噪声关键指标提高近一个量级。

采用分形理论分析了激光大气闪烁的统计特征.研究结果表明:在弱起伏条件下,激光大气闪烁的分形维和奇异性随光强起伏的增强而增大,而其长期相关性则减小;不同Fresnel尺度下具有相同闪烁指数的激光大气闪烁的分形特征存在着明显的差别;在强起伏条件下,有限的数据中尚未发现分形维有饱和现象,因此可以用来描述激光大气闪烁的强度.