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摘要:
漂移是存在于光纤陀螺系统中使得输出信号产生较大偏置误差的一种不可忽略因素.漂移信号具有非线性、随机性和易受干扰的特点,准确地辨识漂移并有效地对其进行补偿直接关系到惯性导航系统的测量精度.提出采用多尺度小波分析和RBF神经网络两个模型对漂移误差进行辨识,可以有效提高辨识精度.应用多尺度小波分析方法消除高频噪声,改善信噪比,把消噪信号作为神经网络期望输出,然后利用离线事先学习的RBF网络辨识漂移误差,并且采用带有遗忘因子的梯度下降算法来确定RBF神经网络隐含层基函数的中心位置、宽度和输出层权值的大小.仿真结果表明,该方法可以快速、有效、高精度地辨识并补偿漂移误差.
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文献信息
篇名 基于RBF神经网络的光纤陀螺漂移误差辨识
来源期刊 哈尔滨工程大学学报 学科 工学
关键词 光纤陀螺 神经网络 多尺度小波分析 辨识 漂移
年,卷(期) 2006,(z1) 所属期刊栏目 人工智能与模式识别
研究方向 页码范围 457-461
页数 5页 分类号 TN253
字数 2292字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1006-7043.2006.z1.096
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 陈兴林 哈尔滨工业大学航天学院 164 1267 18.0 24.0
2 李颖 哈尔滨工业大学航天学院 49 327 9.0 16.0
3 宋申民 哈尔滨工业大学航天学院 105 1195 19.0 25.0
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研究主题发展历程
节点文献
光纤陀螺
神经网络
多尺度小波分析
辨识
漂移
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
哈尔滨工程大学学报
月刊
1006-7043
23-1390/U
大16开
哈尔滨市南岗区南通大街145号1号楼
14-111
1980
chi
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