简介:摘 要:针对捷联惯性测量装置测量过程中陀螺角速度测量精度不高的问题,提出了一种基于差分进化算法( DE)优化最小二乘支持向量机( LSSVM)算法对陀螺三轴角速度误差建立补偿模型。在本方法中,皮尔逊相关性算法( Person)通过分析变量之间相关性,选取系数显著性 >0.3的变量作为模型输入。设计一种 DE-LSSVM陀螺三轴角速度误差补偿模型, DE动态优化 LSSVM参数以弥补算法的不足。通过对比实验结果表明,该算法能较好地补偿捷联惯性测量装置角速度,提高捷联惯测装置测量精度。 关键词 : 差分进化算法;最小二乘支持向量机;补偿模型
简介:圆锥误差和量化误差是激光捷联惯性导航系统姿态解算误差的两个最主要的误差源.从分析圆锥误差产生的机理出发,分别分析了以角度和角速度为计算参数的圆锥误差补偿算法,并对量化误差对圆锥误差补偿算法的影响进行了研究.通过理论分析和数字仿真,得出在实际工程应用中,采用角速度为输入信息的激光捷联惯性导航系统姿态算法应该在考虑量化误差的情况下,采用以角速度为计算参数的圆锥误差补偿算法.
简介:为减小温度对导航精度的影响,实现系统级的温度补偿,在实验中采用静态条件下的标定方法;基于激光陀螺捷联惯性系统的误差模型方程,用广义逆算法顺利分离求得陀螺各零偏及标度因数值;根据以往温度误差模型的结构特点,运用渐近辨识方法(ASYM)中的最终输出误差准则(FOE)对温度误差模型中非线性部分的阶次进行准确的计算,确定了合理的温度误差模型结构。为了解决用最小二乘法辨识模型结构的系数时,信息矩阵求逆容易溢出的问题,采用了自适应的岭估计算法确定陀螺零偏温度误差模型的系数,实现了系统级的温度误差建模。所得到的温度误差模型补偿效果比定阶前明显提高。