【摘 要】
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针对惯性导航系统（INS）中加速度计、陀螺仪测量误差随时间积累的问题,提出了一种基于内核模糊C均值的无监督广度优先搜索聚类算法（RUCM）,用于INS模块采集数据的去噪及其运动阶段
【机 构】
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上海大学机电工程与自动化学院上海市电站自动化技术重点实验室,鲁东大学信息与电气工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61403244);上海市科委“扬帆计划”(14YF1408600)、上海市科委重大基础研究(14JC1402200)项目资助;上海市经信委“产学研”合作计划(CXY-2013-71)
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针对惯性导航系统（INS）中加速度计、陀螺仪测量误差随时间积累的问题,提出了一种基于内核模糊C均值的无监督广度优先搜索聚类算法（RUCM）,用于INS模块采集数据的去噪及其运动阶段的分类划分。RUCM通过广度优先搜索方法遍历相邻的数据,使用阈值确定聚类数目,同时引入高斯核函数提高RUCM对噪声和异常点干扰的鲁棒性,并验证了其收敛性和鲁棒性。最后,在基于MEMS的INS模块实物系统中验证了该算法,结果表明所提出的方法能够提高随机采样INS数据的聚类性能,抑制了噪声干扰,使其INS运动阶段的聚类划分更加清晰与
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