【摘 要】
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针对MEMS陀螺仪因材质特性,制造工艺等差异导致输出数据受温度影响的问题.本文在传统温度误差补偿的基础上,提出将深度学习与神经网络相结合,通过LSTM神经网络进行温度误差补偿,从而减小温度变化引起的陀螺的温度漂移.分析了MEMS陀螺仪的温度特性,并在RNN神经网络模型的基础上,建立多层LSTM神经网络模型,利用基于ADAM的优化算法和时间反向传播BPTT算法对LSTM网络进行训练.将训练好的网络模型植入到STM32硬件中,进而实现对MEMS陀螺仪输出的实时温度补偿.实验表明,LSTM模型与RBF温度补偿模
【机 构】
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北京信息科技大学高动态导航技术北京市重点实验室,北京100192
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针对MEMS陀螺仪因材质特性,制造工艺等差异导致输出数据受温度影响的问题.本文在传统温度误差补偿的基础上,提出将深度学习与神经网络相结合,通过LSTM神经网络进行温度误差补偿,从而减小温度变化引起的陀螺的温度漂移.分析了MEMS陀螺仪的温度特性,并在RNN神经网络模型的基础上,建立多层LSTM神经网络模型,利用基于ADAM的优化算法和时间反向传播BPTT算法对LSTM网络进行训练.将训练好的网络模型植入到STM32硬件中,进而实现对MEMS陀螺仪输出的实时温度补偿.实验表明,LSTM模型与RBF温度补偿模型相比,陀螺仪补偿后的零偏稳定性、零偏不稳定性和角度随机游走等性能指标,以及MAE、MSE、RMSE三个模型评价指标提高了90％以上.
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针对多源传感器协同监测森林火灾时对于早期火灾识别准确度不高的问题,本文提出了一种基于最优聚类中心与权重欧式距离的多源异质传感器数据融合方法.将温度、烟雾和CO传感器的数据进行融合得到明火、阴燃、无火三种火情的概率估计,从而实现及时识别林火的目的.仿真实验结果表明:本文提出的方法可以实现各阶段火情早期特征的检测,有效识别早期森林火灾;与相关文献提出的方法相比,本文方法能够得出更为理想的林火概率,辨识准确性更高,可以有效降低误报风险.
针对电涡流传感器容易受环境温度影响产生温度漂移这一现象,采用最小二乘支持向量机(LSSVM)建立回归模型,并将正余弦算法应用于回归模型的参数优化.通过正余弦算法对LSSVM的惩罚因子c和核函数参数δ进行优化选取,得到最佳的传感器回归模型,并和粒子群算法优化最小二乘支持向量机(PSO-LSSVM)进行比较.实验结果表明,SCA和PSO优化后模型计算结果均方误差分别为9.97×10-4、4.39×10-3,模型优化耗时分别为578s、782s,传感器温度灵敏度系数分别为8.73×10-6/℃、7.63×10-
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