光纤陀螺（FOG）的零漂补偿是提高其工作精度的主要方法之一。为了实现FOG零漂的实时在线补偿，利用基于增量学习的在线支持向量机回归（Online-SVR）方法建立FOG零漂实时补偿方案，并提出了一种基于滑动平均的温度变化率实时获取方法，可以实现温度变化率的稳定获取以满足在线补偿的要求。通过分析和预处理FOG在-15~50 ℃范围内的实测数据，分别进行径向基神经网络、支持向量机回归以及基于增量学习的在线支持向量机回归建模，并对原始零漂和三种模型补偿后的剩余零漂进行Allan方差分析。结果表明：在线支持向量机回归模型实现在线补偿的同时，具有较其他两种模型更好的补偿精度和稳定性，适用于FOG零漂数据的在线补偿。

微机电系统(MEMS)陀螺仪具有体积小、精度高、应用前景广等优点。由于惯性器件材料的热阻值、热应力差异, 对应传感器输出会产生温度滞后效应, 严重影响了陀螺仪零偏稳定性。针对传统陀螺仪温度误差补偿法适应性较差的问题, 该文利用滑动平均算法(MAA), 提出了一种温度滞后零偏补偿模型, 在全温范围内对MEMS陀螺仪零偏进行补偿。实验结果表明, 补偿后陀螺仪工作温度在-30~+90 ℃变化时, 对应的零偏标准偏差从0.21 (°)/s降至0.02 (°)/s, 零偏稳定性提升了近1个数量级。

为了解决光纤振动定位算法中互相关稳定性差、最小均方收敛速度慢的问题，采用递推最小二乘算法、滑动平均原理、早迟门原理，设计了一套稳定且响应迅速的光纤振动定位系统。光路部分基于双马赫-曾德尔干涉结构，硬件平台以高速采集板结合现场可编程门阵列实现定位。在一段160m的光路上进行重复敲击实验，对取得的振动数据分多段分别计算定位结果，去除最大值、最小值后剩余定位结果取平均值以提高定位精度。结果表明，相对于互相关，递推最小二乘随着迭代次数增加，单次定位结果稳定不会发生偏移，且其定位收敛速度是最小均方的3倍左右；在采样率为10MHz时，系统实际响应时间约0.3s，定位误差范围在±6m，且定位稳定可靠。该研究对于光纤定位系统中定位算法的改进、定位精度的提高是有积极意义的。

针对微机电系统陀螺易受环境影响和稳定性能较差，导致建立的随机漂移模型参数和随机噪声统计特性变化的问题，提出了一种改进的指数渐消记忆自适应Kalman实时滤波方法.通过分析实测数据确定随机漂移自回归滑动平均模型阶数，在此基础上利用递推最小二乘法对模型参数进行实时更新.根据陀螺噪声参数特点，提出了基于渐消记忆因子的Allan方差分析法和Sage-Husa自适应滤波算法同时对Q和R进行参数估计的实时滤波方法，避免了系统状态估计和量测噪声参数估计的相互耦合和制约.实验结果表明：相比标准Kalman滤波补偿方法及传统的固定Q阵只对R阵做自适应估计的滤波方法，本文方法能够更加有效地对MEMS陀螺随机漂移误差进行实时补偿，具有较好的适应性和稳定性.

为了提高微机电系统(MEMS)陀螺的测量精度, 提出了一种基于遗忘因子递推最小二乘估计的时变自回归滑动平均(ARMA)模型补偿方法.针对实测MEMS陀螺去除趋势项后的随机漂移信号, 采用分段检验方式进行了平稳性分析, 选取合适的基函数以及子空间维数进行时变ARMA模型建模.采用遗忘因子递推最小二乘估计的方式进行模型参数估计, 通过设置遗忘因子, 使得更新后的模型参数能够反映信号的动态变化.针对存在轻微波动的时变参数, 采用5阶多项式对时变模型参数进行拟合, 并提出一种解析法进行参数寻优, 从而建立最优随机漂移模型.将建模结果应用于卡尔曼滤波, 进行随机漂移补偿, 将补偿结果与时不变ARMA模型建模补偿方式的补偿结果进行对比发现, 所提方法补偿后的残差方差比时不变ARMA模型补偿后的残差方差降低了近40%, 有效提高了MEMS陀螺随机漂移的补偿精度.

相干光时域反射仪(COTDR)是测量海底光缆工作情况的设备，由于相干瑞利噪声和偏振噪声的影响，实际测量得到的COTDR检测曲线中往往含有比较剧烈的振幅抖动，使得自动识别光缆上发生的反射事件变得非常困难。文章提出了一种有效的基于小波变换和线性相关系数的滑动平均算法，降低了COTDR曲线上的振幅抖动，与传统的小波去噪算法相比，有效地提高了测量曲线的平滑度，且成功实现了事件的自动检测。

设计了一款基于LabVIEW的光时域反射仪(OTDR), 选用1625 nm波长的脉冲激光模块作为光源, 采用高灵敏度雪崩二极管光电探测器和高速数据采集卡, 在LabVIEW集成化虚拟仪器开发环境控制下, 对光信号进行采集、处理和数据存储, 实现光纤在线实时监控。采用数字平均与加权滑动平均相结合的算法, 对返回的背向散射信号进行降噪, 并定量分析了数字平均次数、平滑宽度、平滑类型对OTDR系统信号处理结果的影响, 从而给出一个最佳平滑模型。采用求一阶导数方法并设置导数和幅度双重阈值, 对反射事件点进行定位。采用该系统对实际光缆线路的测试结果表明, 所提出的最佳平滑滤波器与传统平滑滤波器在相同平滑宽度下相比, 动态范围提高了1.1 dB, 信噪比提高了1.25倍。所提定位算法能较准确地定位反射事件点, 表明该算法具有一定的实用价值。

为有效抑制半球谐振陀螺的随机漂移和零偏，提高半球谐振陀螺平台方位自对准精度，设计了一种带漂移补偿的半球谐振陀螺平台四位置自对准方案。通过对陀螺随机漂移信号进行ARMA建模补偿，对陀螺输出信号进行滤波处理，减少随机漂移和噪声干扰给对准精度带来的影响，并分别对二位置及四位置方案进行试验验证。试验结果表明，该方案的对准时间与传统的四位置对准相当，对准精度为15.78′，优于忽略随机漂移的二位置及四位置的对准精度。

为解决光纤陀螺(FOG)信号滤波过程中噪声抑制与信号跟踪的矛盾，提出了一种自适应滑动平均离散小波变换——双模式卡尔曼滤波(AMA-DWT-DMKF)算法，利用AMA算法将FOG输出信号划分为信号过渡区域和稳定区域，并融合DWT算法和基于不同过程噪声方差Q/测量噪声方差R比条件下Kalman滤波算法的优势特性，对AMA算法判定结果进行针对性滤波。采用AMA-DWT-DMKF算法对FOG静态信号、扰动信号以及变化的速率信号进行滤波，实验结果表明，所提算法在保证较高噪声抑制能力的同时，具有较好的信号跟踪能力。

主要研究基于表面等离子共振(SPR)技术的纳米级金属膜厚在线测量系统中的视频信号处理问题。由于CCD在动态连续采集图像的过程中会受到环境以及工作台旋转的影响,从而会随机地产生高斯白噪声和图像的扭曲现象,造成视频图像的模糊或者扭曲失效。通过对视频图像进行滑动平均滤波、小波分析以及动态补偿时域滤波的处理,消除了高斯白噪声和避免图像扭曲的发生,确保了CCD获取视频图像的有效性与清晰度,从而提高了从图像中获取的共振角度变化量的准确性,并进一步提高了金属薄膜厚度的测量精确度与可靠性。