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时间序列和径向基网络的MEMS IMU 误差建模研究
MEMS IMU AR模型 径向基神经网络 卡尔曼滤波
2013/4/23
为了提高IMU精度，进一步提高惯性系统精度，采用时间序列理论中的AR模型对M EMS IMU的 误差估计和补偿作了深入的研究，并与径向基神经网络建模方法分析比较。通过卡尔曼 滤波器比较了两种建 模方法和补偿技术对位置误差的估计性能，试验结果表明:使用AR模型的卡尔曼滤波器估 计误差比RBF神 经网络小2～3个数量级而均方差和标准差差不多，验证了使用AR模型的卡尔曼滤波器得 到的位置估计误 差更小，...