基于提升小波与灰色神经网络的光纤陀螺振动误差建模

• 作者: 申冲 陈熙源
• 来源期刊: 中国惯性技术学报
• 学科: 交通运输
• 关键词: 光纤陀螺 提升小波 灰色理论 RBF神经网络
• 年，卷（期）: 2011,（5）
• 所属期刊栏目: 惯性仪表研究与设计
• 页码范围: 611-614,620
• 分类号: U666.1
• 字数: 2911字
• 语种: 中文

摘要

光纤陀螺在振动环境下的输出具有噪声大、漂移强的特性,必须建立合理的振动误差模型,以便使用精确的算法进行补偿,从而提高光纤陀螺的输出精度.文中首先使用Allan方差分析法分析了某型号的数字闭环光纤陀螺在振动环境下的输出信号,随后利用提升小波分离出了光纤陀螺误差模型中的白噪声及漂移误差,并提出了基于灰色理论和RBF神经网络的漂移误差建模方法.仿真结果表明,相较于传统的RBF神经网络模型,基于提升小波的灰色RBF神经网络的漂移误差建模方法能有效滤除白噪声,并将漂移误差模型的建模精度提高了一倍左右.该方法能够有效提高光纤陀螺在振动环境下的输出精度,对光纤陀螺在振动环境下的误差研究具有重要指导意义.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈熙源	东南大学微惯性仪表与先进导航技术教育部重点实验室	77	488	13.0	17.0
2	申冲	东南大学微惯性仪表与先进导航技术教育部重点实验室	5	45	5.0	5.0