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基于RBF神经网络的微惯性测量组合标定
引用本文:孟艳,潘宏侠.基于RBF神经网络的微惯性测量组合标定[J].航空计测技术,2011,31(1):1-2,6.
作者姓名:孟艳  潘宏侠
作者单位:中北大学机械工程与自动化学院;
基金项目:国家自然科学基金资助项目(50875247)
摘    要:针对微惯性测量组合标定精度低的问题,充分发挥神经网络良好的逼近非线性函数的优势,以RBF神经网络为主要逼近手段,对微惯性测量组合输出非线性特性进行精确逼近,从而得到更为准确的标定结果。试验结果表明,基于RBF神经网络的标定算法能够有效地逼近微惯性测量组合敏感信息,与传统基于最小二乘法建模方法相比,微惯性测量组合输出标定精度有了显著提高,为后续的载体姿态准确解算奠定了基础。

关 键 词:神经网络  微惯性测量组合  标定

Calibration of Micro Inertial Measurement Unit Based on RBF Neural Network
MENG Yan,PAN Hongxia.Calibration of Micro Inertial Measurement Unit Based on RBF Neural Network[J].Aviation Metrology & Measurement Technology,2011,31(1):1-2,6.
Authors:MENG Yan  PAN Hongxia
Institution:MENG Yan,PAN Hongxia(North University of China,Mechanical Engineering & Automation College,Taiyuan 030051,China)
Abstract:In view of the problem of low precision in the calibration of micro inertial measurement unit,making full use of the advantage of RBF neural network in nonlinear function approximation.An accurate approximation of nonlinear characteristics of the outputs of micro inertial measurement unit is obtained using RBF neural network as main means,which give more accurate calibration results.The results show that the calibration algorithm based on RBF neural network can approximate the sensitive information of micro...
Keywords:neural network  MIMU  calibration  
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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