【摘 要】
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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
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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。
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