摘要 : 传统的微机电系统(MEMS)惯性传感器误差补偿技术通常采用多元线性回归误差模型,未考虑传感器误差的非线性特性,不能实现精确的误差补偿。针对以上问题,提出了一种基于径向基函数神经网络的微惯性测量单元误差补偿模型,将MEMS惯性传感器三轴测量值和真... 展开
| 作者 | 刘宇 付乐乐 邹新海 崔巍 文丹丹 |
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| 作者单位 | |
| 期刊名称 | 《重庆理工大学学报:自然科学 》 |
| 期刊英文名称 | 《Journal of Chongqing University of Technology：Natural Science》 |
| 页码/总页数 | P.197-202 / 6 |
| 语种/中图分类号 | 汉语 / TP212.1 |
| 关键词 | 惯性传感器 多元线性回归 RBF神经网络 误差补偿模型 |
| DOI | 10.3969/j.issn.1674-8425(z).2021.01.025 |
| 基金项目 | 国家重点研发计划项目(2018YFF01010202,2018YFF01010201);重庆市科学技术委员会基础研究项目(CSTC-2017csmsA40017,CSTC-2018jcyjax0619);重庆市教委基础研究项目(KJZH17115,KJQN201800626)。 |
| 机标主题词 / 分类号 | 惯性传感器;误差补偿;微机电系统 / TP212;O241.1;TN4 |
