基于阈值降噪与神经网络的陀螺仪误差补偿方法

• 作者: 朱嘉林 王欣宇 缪旻
• 来源期刊: 北京信息科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 阈值去噪 BP神经网络 误差补偿 Allan方差
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 页码范围: 58-62,77
• 页数: 6页
• 分类号: TP212
• 字数: 3860字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16508/j.cnki.11-5866/n.2020.01.011

摘要

为了降低MEMS陀螺仪的输出误差,提出了一种基于小波阈值降噪与BP神经网络结合的陀螺仪漂移误差补偿方法.首先利用小波阈值去噪分离出陀螺仪输出信号的白噪声和陀螺漂移误差,然后建立了将小波阈值分离后的角速度作为目标输出,原始陀螺信号作为训练样本的BP神经网络误差预测模型,最后采用Allan方差法分析了补偿前后MEMS陀螺仪的随机误差种类.实验结果显示,使用小波阈值降噪与BP神经网络结合的误差补偿方法可以有效地降低陀螺仪的输出误差,对于提高惯性导航系统精度有着重要意义.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	缪旻	北京信息科技大学自动化学院	31	28	3.0	4.0
2	朱嘉林	北京信息科技大学自动化学院	50	167	7.0	10.0
3	王欣宇	北京信息科技大学自动化学院	2	0	0.0	0.0