一种MEMS陀螺随机误差的灰色RBF神经网络建模方法

孙伟; 刘得朋; 文剑; 吴增林

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一种MEMS陀螺随机误差的灰色RBF神经网络建模方法

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为了提高MEMS陀螺仪的精度,利用基于灰色累加累减操作能够减小MEMS陀螺仪随机性的特点,提出一种将灰色理论与径向基函数(RBF)神经网络相结合的MEMS陀螺随机误差建模补偿方案:采用Allan方差分析法对MEMS陀螺输出数据构成的样本空间进行处理并辨识信号中的随机误差项;通过灰色累加累减过程与RBF神经网络的嵌入式耦合,实现MEMS陀螺随机误差预测模型的建立.实验结果表明,与MEMS陀螺实测数据比对后可发现灰色RBF神经网络方法能够有效预测多种随机误差,可进一步提高MEMS陀螺仪输出的预测精度.

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来源
《导航定位学报》 |2017年第3期|9-13|共5页
作者
孙伟; 刘得朋; 文剑; 吴增林;
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作者单位

辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院,辽宁阜新 123000;

辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院,辽宁阜新 123000;

辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院,辽宁阜新 123000;

辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院,辽宁阜新 123000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 V249.322;
关键词
MEMS陀螺; 灰色模型; RBF神经网络; 随机误差;

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