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申请/专利权人：北京航空航天大学杭州创新研究院
摘要：本发明涉及一种基于混合模型的微机电陀螺多源误差分离估计方法。首先，采集微机电陀螺零输入时的输出，通过均值滤波进行预处理；其次，利用小波变换分解输出数据，得到平稳子序列和非平稳子序列；再次，针对平稳子序列建立自回归滑动平均ARMA模型，针对非平稳子序列建立长短期记忆网络LSTM模型，并将ARMA模型和LSTM模型结合得到陀螺随机误差的混合模型；最后，基于所建立的混合模型，利用容积卡尔曼滤波CKF对陀螺随机误差进行实时分离估计，并将所得到的估计值用于陀螺输出补偿。本发明利用小波变换建立混合模型，并在混合模型基础上设计CKF以实现陀螺随机误差的分离估计，从而获得更准确的传感器信息，提高导航精度。
主权项：1.一种基于混合模型的微机电陀螺多源误差分离估计方法，其特征在于，包括以下步骤：第一步、数据采集及预处理：采集MEMS陀螺零输入时的输出数据，并通过均值滤波对其进行预处理；第二步、误差序列分解：利用小波变换对MEMS陀螺的随机误差序列进行分解，提取序列中的趋势信息与细节信息；经过KPSS平稳性检测，将序列分为个平稳子序列与b个非平稳子序列，其中，a和b均为大于等于1的正整数；第三步、建立平稳子序列的ARMA模型：针对每个平稳子序列，分别建立ARMA随机时间序列模型，记为；第四步、建立非平稳子序列的LSTM网络模型：利用MEMS陀螺输出数据训练得到非平稳子序列的LSTM网络模型，记为；第五步、基于容积卡尔曼滤波的误差分离估计：结合第三、四步得到的两类模型，建立MEMS陀螺随机误差的混合模型，在混合模型的基础上，采用容积卡尔曼滤波CKF为实现陀螺随机误差的实时分离估计。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京航空航天大学杭州创新研究院 一种基于混合模型的微机电陀螺多源误差分离估计方法
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