| 基于神经网络的惯性测量单元误差标定 |
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| 引用本文： | 刘秉,闫建国,邱岳恒.基于神经网络的惯性测量单元误差标定[J].计算机仿真,2009,26(11):94-96,223. |
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| 作者姓名： | 刘秉 闫建国 邱岳恒 |
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| 作者单位： | 西北工业大学,陕西,西安,710129 |
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| 摘 要： | 针对惯性测鼍单元非线性误差的标定问题,为保证导航精度,设计了多层前向神经网络的补偿模型.神经网络算法具有良好逼近非线性函数的能力,适合于非线性系统的建模.采用BP神经网络为主要逼近手段,对惯性测量单元的非线性误差函数进行精确逼近,弥补了常规建模方法的不足.将算法应用到某型MEMS惯性测量单元的非线性误差建模中,进行了仿真验证.结果表明,BP神经网络对原始信号的逼近误差在工程应用允许范围内,较传统的的最小二乘法建模方法有了显著的提高,保证有效地解决某型MEMS惯性测量单元误差大的问题.
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| 关 键 词： | 多层前向神经网络 误差补偿 惯性测量单元 |
Inertial Measurement Units'Error Calibration Based on Neural Network |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Muhilayer feed forward neural network Error compensation IMU |
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