【摘 要】
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对光纤陀螺温度漂移进行软件建模补偿成为抑制温度因素影响的主要手段之一。为了解决传统方法无法全面精确描述光纤陀螺标度因数受温度和输入角速率的共同影响而呈现的复杂非
【基金项目】
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国家863计划资助,项目批准号:2010AA7010213
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对光纤陀螺温度漂移进行软件建模补偿成为抑制温度因素影响的主要手段之一。为了解决传统方法无法全面精确描述光纤陀螺标度因数受温度和输入角速率的共同影响而呈现的复杂非线性而导致其补偿精度低的问题,提出了一种基于高斯过程回归的标度因数温度漂移数据建模补偿新方法。该方法建立了温度和陀螺实际输出映射到陀螺目标输出之间的"黑箱模型"映射关系,利用高斯过程回归强大的非线性回归能力,通过对训练样本的学习来辨识出这种非线性映射关系。实验结果表明,与传统曲面回归方法相比,新方法得到的光纤陀螺标度因数温度漂移补偿模型精度更高,且具有良好的预测泛化性能,其训练和预测残差均小于1.0×10-3°/s,训练和预测均方根误差分别为6.57K×10-5°/s和1.34×10-4°/s.
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