光纤陀螺仪（FOG）作为惯性导航系统（INS）的核心部件，具备高可靠性、抗冲击性、高精度以及低功耗等优势。然而，FOG信号随时间变化的动态特性，使得传统固定窗口长度的动态Allan方差（DAVAR）分析方法难以满足整个时间域内的识别精度要求。为了解决这个问题，研究者提出了一种基于模糊控制的时变窗口长度的动态Allan方差分析方法。该方法通过设计一个模糊控制器，该控制器的输入为FOG信号的一阶和二阶导数，从而估计DAVAR的窗口长度。随后，对时变窗口内的信号进行模拟，得到FOG信号的DAVAR，用以描述FOG信号的动态特性。此外，文章还提出了一种基于雷达图的算法性能评估指标。实验结果表明，与不同的固定窗口长度DAVAR方法相比，基于模糊控制的时变窗口长度DAVAR方法能够有效地识别FOG信号随时间的变化，并且性能评估指标至少可以提高30%。
在此研究论文中，有关于动态Allan方差分析方法、模糊控制、FOG信号特性和雷达图性能评估等方面的知识点。
动态Allan方差分析方法是一种用于评估时间序列稳定性的方法，特别是对于各种噪声和误差的分析。它通过计算不同长度窗口下的方差来分析信号的稳定性。Allan方差分析是一种常用的技术，可以用来描述时间信号的随机误差特性，尤其在频率稳定性、计量学和信号处理领域被广泛应用。
模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制策略，它模仿了人类的决策过程，使用模糊集合理论来处理不确定性。模糊控制不需要精确的数学模型，能够根据模糊规则对输入信号进行模糊化处理，并输出控制动作。这种方法特别适合处理非线性、不确定性和复杂系统的控制问题。
在光纤陀螺仪（FOG）信号的动态特性分析中，FOG信号的随机误差特性对于导航系统的精度有着直接的影响。FOG信号会随着环境和设备状态的变化而发生变化，因此能够准确地描述这种动态变化对于提高系统性能至关重要。研究者通过分析FOG信号的一阶和二阶导数，利用这些信息来设计模糊控制器，从而实现对窗口长度的动态调整。
雷达图（Radar Chart）是一种多变量数据可视化的工具，用于比较不同项目或案例在多个属性上的相对表现。在算法性能评估中，雷达图可以帮助研究人员直观地展示算法的各项性能指标，如精度、效率和稳定性等。通过在雷达图上为算法性能绘制相应的图表，可以直观地进行性能比较和评估。
文章提出的基于模糊控制的动态Allan方差分析方法，通过动态调整分析窗口长度，能够更准确地分析FOG信号的动态特性，并通过特定的性能评估指标展示其优势。这对于提高惯性导航系统的整体性能具有重要价值。
