【摘 要】
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陀螺仪固有的随机误差会随时间积累越来越大,循环神经网络作为一种有效处理时间序列信号的算法被广泛使用,然而传统的循环神经网络在处理陀螺仪产生的随机误差上无法解决长期
【机 构】
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西安建筑科技大学,中国科学院微电子研究所
【基金项目】
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住房和城乡建设部科学计划资助项目(2016-R2-045).
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陀螺仪固有的随机误差会随时间积累越来越大,循环神经网络作为一种有效处理时间序列信号的算法被广泛使用,然而传统的循环神经网络在处理陀螺仪产生的随机误差上无法解决长期依赖,容易出现梯度消失和梯度爆炸问题.为了获得精确的陀螺仪信号,本文基于循环神经网络变体的长短记忆网络和门循环单元的陀螺仪信号降噪算法,并创新性的将两种网络进行组合验证.文中先是通过Allan方差对陀螺仪随机误差进行误差分析,然后基于LSTM和GRU组合对陀螺仪输出信号进行补偿处理,结果表明LSTM结合GRU对陀螺仪的随机误差处理有明显改善,其中
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