时间序列和径向基网络的MEMS IMU误差建模研究

• 作者: 周峰 孟秀云 徐国强
• 来源期刊: 弹箭与制导学报
• 关键词: MEMS IMU AR模型 径向基神经网络 卡尔曼滤波
• 年，卷（期）: 2009,（5）
• 所属期刊栏目: 导弹与制导技术
• 页码范围: 53-57
• 页数: 5页
• 分类号: TJ765.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-9728.2009.05.014

摘要

为了提高IMU精度,进一步提高惯性系统精度,采用时间序列理论中的AR模型对MEMS IMU的误差估计和补偿作了深入的研究,并与径向基神经网络建模方法分析比较.通过卡尔曼滤波器比较了两种建模方法和补偿技术对位置误差的估计性能,试验结果表明:使用AR模型的卡尔曼滤波器估计误差比RBF神经网络小2～3个数量级而均方差和标准差差不多,验证了使用AR模型的卡尔曼滤波器得到的位置估计误差更小,使用更为灵活.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孟秀云	北京理工大学宇航科学技术学院	45	246	9.0	13.0
2	徐国强	北京理工大学宇航科学技术学院	2	2	1.0	1.0
3	周峰	北京理工大学宇航科学技术学院	7	44	3.0	6.0