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基于Elman神经网络的激光陀螺输出误差模型研究

         

摘要

惯性器件误差补偿技术对提高捷联惯导系统的导航精度具有十分重要的意义,而误差补偿的关键在于误差模型的辨识。探讨了将Elman神经网络应用于惯性器件误差建模中,详细介绍了Elman网络和其对应的学习算法。仿真结果证明了该方法的可行性,并且,该方法具有网络收敛速度快、跟踪性能好、稳定性好等优点。

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