梯度RBF神经网络在MEMS陀螺仪随机漂移建模中的应用

• 作者: 王俊璞 王昊 田蔚风 金志华
• 来源期刊: 中国惯性技术学报
• 学科: 交通运输
• 关键词: 微机电陀螺 随机漂移 非平稳随机过程 梯度RBF神经网络 建模 游程检验
• 年，卷（期）: 2006,（4）
• 所属期刊栏目: 惯性仪表研究与设计
• 页码范围: 44-48
• 页数: 5页
• 分类号: U666.1
• 字数: 3432字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-6734.2006.04.010

摘要

为了提高使用精度,研究了某型号MEMS陀螺仪的随机漂移模型.采用游程检验法分析了该陀螺仪随机漂移数据的平稳性,并根据该漂移为均值非平稳、方差平稳的随机过程的结论,采用梯度径向基（RBF）神经网络对漂移数据进行了建模.实验结果表明：相比经典RBF网络模型而言，这种方法建立的模型能更好地描述MEMS陀螺仪的漂移特；相对于季节时间序列模型而言,其补偿效果提高了大约15%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	金志华	上海交通大学仪器工程系	104	1190	19.0	30.0
2	田蔚风	上海交通大学仪器工程系	128	1379	20.0	31.0
3	王昊	上海交通大学仪器工程系	31	161	8.0	12.0
4	王俊璞	上海交通大学仪器工程系	27	371	8.0	19.0