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基于深度學(xué)習(xí)的MEMS加速度計隨機(jī)漂移補(bǔ)償方法

儀表技術(shù)與傳感器 頁數(shù): 4 2023-12-25
摘要: 為了有效地抑制MEMS加速度計的隨機(jī)漂移,文中提出了一種將深度學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的方法補(bǔ)償MEMS加速度計隨機(jī)漂移。在循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)的基礎(chǔ)上,建立長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(LSTM)模型,利用基于自適應(yīng)性矩估計(ADAM)的優(yōu)化算法對LSTM模型進(jìn)行訓(xùn)練。結(jié)果表明,與傳統(tǒng)的濾波算法相比,文中方法將MEMS加速度計補(bǔ)償后的零偏穩(wěn)定性、零偏不穩(wěn)定性和加速度隨機(jī)游走等性能指標(biāo)降低... (共4頁)

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