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时间:2020-02-29
《阈值去噪与RBF神经网络在MEMS陀螺仪误差补偿中的应用.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、第30卷第1期传感技术学报Vol.30No.12017年1月CHINESEJOURNALOFSENSORSANDACTUATORSJan.2017ApplicationofThresholdDenoisingandRBFNeuralNetwork*intheErrorCompensatingofMEMSGyro*SUNWei,DUANShunli,WENJian,DINGWei(SchoolofGeomatics,LiaoningTechnicalUniversity,FuxinLiaoning123000,China;)Abstract:Thelargera
2、ndomerrorsinMEMSgyroshaveresultedinlowsignalnoiseratioindevicesoutputs,whichaffectstheapplicationscopeofgyrosinturn.Tosolvethisproblem,thispaperproposedamodelingforecastingmethodtowardsMEMSgyrodriftusingnon-stationarytimeseries,thismethodisbasedonwaveletthresholdde-noisingcombinedgr
3、adientradialbasis(RBF)neuralnetwork.PrincipalrandomerrorsofMEMSgyrosisanalyzedusingAllanvariance,thenthewaveletthresholdde-noiseisusedtoseparatewhitenoiseanddrifterrorinerrormodelofMEMSgyros,driftdatafinallymodeledwithRBFneuralnetwork.Experimentswerecarriedtovalidatetheerrorcompensa
4、temethodproposedinthispaper,theexperimentalresultsshowtheeffectivenessofthemethod,thereisgreatsignificanceforimprovingtheprecisionofinertialnavigationsystembasedonMEMSgyroscope.Keywords:MEMS;thresholddenoising;RBFneuralnetwork;errorcompensationEEACC:7120;7230M;7320Edoi:10.3969/j.iss
5、n.1004-1699.2017.01.021阈值去噪与RBF神经网络在MEMS陀螺仪*误差补偿中的应用*孙伟,段顺利,文剑,丁伟(辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院,辽宁阜新123000)摘要:针对现有MEMS陀螺仪中随机误差较大,导致器件输出信噪比低进而影响其应用范围的现状,提出一种基于小波阈值去噪与梯度径向基(RBF)神经网络结合的MEMS陀螺漂移非平稳时间序列建模预测方法。首先采用Allan方差法分析了MEMS陀螺仪的主要随机误差,随后利用小波阈值去噪分离出MEMS陀螺误差模型中的白噪声及漂移误差,最后采用RBF神经网络对漂移数据进行建模。通过实验对文
6、中所述的误差补偿方法进行验证,表明了方法的有效性,对于基于MEMS陀螺仪的惯导系统精度提高具有重要意义。关键词:MEMS;阈值去噪;RBF神经网络;误差补偿中图分类号:TP212文献标识码:A文章编号:1004-1699(2017)01-0115-05MEMS陀螺仪以其体积小、功耗低和成本可控随机误差是MEMS陀螺的主要误差源,为减小[1-3]等优势使得惯性技术的应用领域得到扩展。但MEMS陀螺随机误差对系统精度的影响,有效可行是受制造工艺和使用环境影响,较低的信噪比又成的办法是采用滤波技术对随机误差进行实时补[4-5][6-7]为制约惯性系统精度提高的主要因
7、素。其中,偿。因此,对MEMS陀螺仪随机误差进行准确项目来源:国家自然科学基金项目(41304032);高等学校博士学科点专项科研基金(新教师类)(20132121120005);第8批中国博士后科学基金特别项目(2015T80265);第58批中国博士后科学基金面上项目(2015M581360);辽宁省高等学校杰出青年学者成长计划项目(LJQ2015044);辽宁省自然科学基金项目(2015020078);辽宁省“百千万人才工程”培养经费项目(辽百千万立项[2015]76号);对地观测技术国家测绘地理信息局重点实验室开放基金项目(K201401);地球空间环
8、境与大地测量教育部重点实验室开放基金项
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