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BP神经网络结合粒子群优化卡尔曼滤波的MEMS陀螺随机误差补偿方法
被引量：
10
1
作者
万芯炜
王晶
+3 位作者
杨辉
李毅
张远再
王路
《兵工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第2期556-565,共10页
针对微机电系统(MEMS)陀螺仪随机误差相对较大、影响其精度这一问题,提出一种基于BP神经网络结合具有量子行为的粒子群优化(QPSO)算法优化卡尔曼滤波(KF)的补偿方法。采集MEMS陀螺和转台数据作为样本,采用BP神经网络进行训练,建立误差模...
针对微机电系统(MEMS)陀螺仪随机误差相对较大、影响其精度这一问题,提出一种基于BP神经网络结合具有量子行为的粒子群优化(QPSO)算法优化卡尔曼滤波(KF)的补偿方法。采集MEMS陀螺和转台数据作为样本,采用BP神经网络进行训练,建立误差模型;利用训练好的模型对MEMS陀螺进行误差补偿;利用QPSO算法优化KF,以达到更好的降噪效果。实验结果表明,该方法较BP神经网络优化KF、QPSO优化KF与变分模态分解结合小波阈值去噪等方法去噪处理后的平均绝对误差(MAE)和均方误差(MSE)更小,具有更好的降噪效果。
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关键词
MEMS陀螺
BP神经网络
量子粒子群优化
卡尔曼滤波
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职称材料
题名
BP神经网络结合粒子群优化卡尔曼滤波的MEMS陀螺随机误差补偿方法
被引量：
10
1
作者
万芯炜
王晶
杨辉
李毅
张远再
王路
机构
西南技术物理研究所
出处
《兵工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第2期556-565,共10页
文摘
针对微机电系统(MEMS)陀螺仪随机误差相对较大、影响其精度这一问题,提出一种基于BP神经网络结合具有量子行为的粒子群优化(QPSO)算法优化卡尔曼滤波(KF)的补偿方法。采集MEMS陀螺和转台数据作为样本,采用BP神经网络进行训练,建立误差模型;利用训练好的模型对MEMS陀螺进行误差补偿;利用QPSO算法优化KF,以达到更好的降噪效果。实验结果表明,该方法较BP神经网络优化KF、QPSO优化KF与变分模态分解结合小波阈值去噪等方法去噪处理后的平均绝对误差(MAE)和均方误差(MSE)更小,具有更好的降噪效果。
关键词
MEMS陀螺
BP神经网络
量子粒子群优化
卡尔曼滤波
Keywords
micro-electro-mechanical-system gyroscope
BP neural network
quantum-behaved particle swarm optimization
Kalman filter
分类号
V241.5 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
BP神经网络结合粒子群优化卡尔曼滤波的MEMS陀螺随机误差补偿方法
万芯炜
王晶
杨辉
李毅
张远再
王路
《兵工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
10
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