典型文献
一种基于WNN-EKF的姿态解算方法
文献摘要：
在捷联惯导系统中,姿态信息通过惯性测量单元(Inertial measurement unit,IMU)器件来获取,主要包含三轴陀螺仪和三轴加速度计.然而,由于IMU传感器存在系统噪声、漂移误差,且这些误差会随着时间增加而积累,这使得姿态的精度控制变得困难.为了解决陀螺随时间漂移以及周围环境产生随机误差的问题,本文在卡尔曼滤波和神经网络模型的基础上,提出了一种基于小波神经网络——扩展卡尔曼滤波的姿态解算算法,对卡尔曼滤波的结果用小波神经网络予以模型优化,补偿扩展卡尔曼滤波自身存在的模型误差.半实物仿真实验结果表明,该算法提高了姿态解算精度,增强了对环境的自适应能力.
文献关键词：
惯性测量单元;四元数;姿态解算;小波神经网络;扩展卡尔曼滤波
中图分类号：
作者姓名：
陈光武;樊子艳;魏宗寿;李文元;张琳婧
作者机构：
兰州交通大学 自动控制研究所,甘肃 兰州 730070;甘肃省高原交通信息工程及控制重点实验室,甘肃 兰州 730070
文献出处：
引用格式：
[1]陈光武;樊子艳;魏宗寿;李文元;张琳婧-.一种基于WNN-EKF的姿态解算方法)[J].测试科学与仪器,2022(02):138-146
A类：
B类：
WNN,EKF,姿态解算,解算方法,捷联惯导系统,姿态信息,过惯,惯性测量单元,Inertial,measurement,unit,IMU,三轴陀螺仪,三轴加速度计,系统噪声,漂移,精度控制,控制变,周围环境,随机误差,于小波,小波神经网络,扩展卡尔曼滤波,算算,模型优化,自身存在,模型误差,半实物仿真,自适应能力,四元数
AB值：
0.334584
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