简介:为了对微小型飞行器上的MIMU(微惯性测量单元)的随机漂移进行补偿,在比较了Mallat算法与átrous算法之后,基于小波变换与多尺度分析方法,提出了多尺度时间序列建模方法,它充分利用了átrous算法的快速性与时间平移不变性,将MEMS陀螺仪随机漂移进行多尺度分解。对各尺度上分解得到的信号进行重建,并对重建得到的各个信号进行时间序列建模。将各尺度时间序列模型的预测输出的和作为陀螺仪的随机噪声估计,对陀螺仪的随机漂移进行补偿。最后的实际数据建模表明该建模方法运算量小、建模速度快、精度高、模型适用性强,有很强的实际应用价值。
简介:针对传统无陀螺捷联惯导系统角速度求解复杂,解算效率低,惯性元件安装精度要求高等问题,提出一种新型的无陀螺捷联惯导导航方案,将8-UPS型并联式六维加速度传感器作为其惯性元件,直接测量出运载体的六维绝对加速度。基于矢量力学理论,推导了其惯导基本方程;通过数值积分运算来提取载体的线运动参量;运用空间几何理论建立姿态方程,实时更新捷联矩阵以获取载体的角运动参量,从而完成了导航建模与解算。仿真结果表明该系统能满足航行体中精度实时导航的要求,是有效可行的。与同类导航相比,该系统具有结构紧凑、解算效率高、物理模型误差敏感性低等优势。
简介:在详细分析光纤陀螺零漂的基础上,提出了先用滤波算法对光纤陀螺信号进行预处理,然后采用RBF神经网络对滤波后的信号进行建模的方法.针对光纤陀螺信号特点分别采用FLP算法、小波滤波算法、解相关变步长LMS自适应滤波算法对其进行了预处理,比较三种滤波方法,小波滤波算法效果优于其它两种预处理方法,但针对基于预处理后的陀螺信号采用RBF神经网络进行建模时,小波滤波预处理后的信号在建模精度上却是最差的,而对FLP算法滤波后的信号进行RBF建模,建模精度提高了两个数量级。结果表明:基于FLP算法的RBF神经网络在光纤陀螺中的建模是有效的,可大大提高建模的精度。