基于小波神经网络的陀螺漂移预测研究

• 作者: 刘建业 杨丽 赵伟
• 来源期刊: 导航与控制
• 学科: 交通运输
• 关键词: 小波神经网络 趋势提取 漂移预测
• 年，卷（期）: 2010,（2）
• 页码范围: 36-41
• 分类号: U666.12+3
• 字数: 4433字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-5558.2010.02.008

摘要

实时识别陀螺漂移,并且预测漂移性能的变化趋势,对提高整个导航系统的精度有着十分重要的意义.本文结合小波分析理论和小波神经网络的非线性预测算法,对陀螺信号进行趋势提取与漂移预测.采用小波神经网络避免了其它神经网络存在的局部最小化的缺陷,小波分析的引入可以有效提取出原信号的趋势,大大降低了环境因素的影响.将小波神经网络非线性预测算法与小波趋势提取算法结合,建立陀螺仪漂移趋势的预测模型,对某光纤陀螺实测信号仿真预测其漂移趋势,仿真结果证实该预测模型与实际情况相符,具有较好的预测精度,为预测一般陀螺的随机漂移提供了一种新的有效途径,同时还对一般陀螺仪表的漂移模型建立方法提供借鉴.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘建业	南京航空航天大学导航研究中心	518	6244	33.0	51.0
2	杨丽	南京航空航天大学导航研究中心	16	259	9.0	16.0
3	赵伟	南京航空航天大学导航研究中心	113	818	16.0	21.0