本文選題：MEMS　切入點：閾值去噪　出處：《傳感技術(shù)學(xué)報》2017年01期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對現(xiàn)有MEMS陀螺儀中隨機誤差較大,導(dǎo)致器件輸出信噪比低進而影響其應(yīng)用范圍的現(xiàn)狀,提出一種基于小波閾值去噪與梯度徑向基(RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的MEMS陀螺漂移非平穩(wěn)時間序列建模預(yù)測方法。首先采用Allan方差法分析了MEMS陀螺儀的主要隨機誤差,隨后利用小波閾值去噪分離出MEMS陀螺誤差模型中的白噪聲及漂移誤差,最后采用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對漂移數(shù)據(jù)進行建模。通過實驗對文中所述的誤差補償方法進行驗證,表明了方法的有效性,對于基于MEMS陀螺儀的慣導(dǎo)系統(tǒng)精度提高具有重要意義。
[Abstract]:In view of the large random error in the existing MEMS gyroscope, which leads to the low signal-to-noise ratio (SNR) of the device output and thus affects its application scope. A modeling and prediction method of MEMS gyroscope drift non-stationary time series based on wavelet threshold denoising and gradient radial basis function (RBF) neural network is proposed. Firstly, the main random errors of MEMS gyroscope are analyzed by Allan variance method. Then the white noise and drift error of MEMS gyroscope error model are separated by wavelet threshold de-noising. Finally, the drift data is modeled by RBF neural network. The error compensation method described in this paper is verified by experiments. The results show that the method is effective and important to improve the precision of inertial navigation system based on MEMS gyroscope.
【作者單位】： 遼寧工程技術(shù)大學(xué)測繪與地理科學(xué)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(41304032) 高等學(xué)校博士學(xué)科點專項科研基金(新教師類)(20132121120005) 第8批中國博士后科學(xué)基金特別項目(2015T80265) 第58批中國博士后科學(xué)基金面上項目(2015M581360) 遼寧省高等學(xué)校杰出青年學(xué)者成長計劃項目(LJQ2015044) 遼寧省自然科學(xué)基金項目(2015020078) 遼寧省“百千萬人才工程”培養(yǎng)經(jīng)費項目(遼百千萬立項[2015]76號) 對地觀測技術(shù)國家測繪地理信息局重點實驗室開放基金項目(K201401) 地球空間環(huán)境與大地測量教育部重點實驗室開放基金項目(14-01-05) 航空遙感技術(shù)國家測繪地理信息局重點實驗室經(jīng)費課題項目(2015B11) 精密工程與工業(yè)測量國家測繪地理信息局重點實驗室開放基金項目(PF2015-13) 海島(礁)測繪技術(shù)國家測繪地理信息局重點實驗室項目(2014B05) 江西省數(shù)字國土重點實驗室開放研究基金項目(DLLJ201501)
【分類號】：TN96;TP183

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本文編號：1633752