【摘 要】
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温度变化对光纤陀螺零偏的影响是制约其性能的关键因素之一，采用BP神经网络进行预测能在一定程度上提高温度补偿精度，但BP神经网络存在局部极小的问题。该文采用蚁群优化（ACO）BP神经网络算法补偿光纤陀螺漂移，优化了BP神经网络的初始参数。试验结果表明，采用ACO-BP神经网络进行补偿，可使得在-40℃～60℃温度范围内光纤陀螺零偏稳定性比补偿前有80%左右的精度提升，与以往的BP神经网络效果进行比较
【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
【基金项目】
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国家自然科学基金（61703040）；
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温度变化对光纤陀螺零偏的影响是制约其性能的关键因素之一，采用BP神经网络进行预测能在一定程度上提高温度补偿精度，但BP神经网络存在局部极小的问题。该文采用蚁群优化（ACO）BP神经网络算法补偿光纤陀螺漂移，优化了BP神经网络的初始参数。试验结果表明，采用ACO-BP神经网络进行补偿，可使得在-40℃～60℃温度范围内光纤陀螺零偏稳定性比补偿前有80%左右的精度提升，与以往的BP神经网络效果进行比较，补偿效果更好。
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