典型文献
基于Online-SVR模型的光纤陀螺零漂实时补偿
文献摘要：
光纤陀螺(FOG)的零漂补偿是提高其工作精度的主要方法之一.为了实现FOG零漂的实时在线补偿,利用基于增量学习的在线支持向量机回归(Online-SVR)方法建立FOG零漂实时补偿方案,并提出了一种基于滑动平均的温度变化率实时获取方法,可以实现温度变化率的稳定获取以满足在线补偿的要求.通过分析和预处理FOG在一15～50℃范围内的实测数据,分别进行径向基神经网络、支持向量机回归以及基于增量学习的在线支持向量机回归建模,并对原始零漂和三种模型补偿后的剩余零漂进行Allan方差分析.结果 表明:在线支持向量机回归模型实现在线补偿的同时,具有较其他两种模型更好的补偿精度和稳定性,适用于FOG零漂数据的在线补偿.
文献关键词：
光纤光学;光纤陀螺;零漂;滑动平均;在线支持向量机回归;实时补偿
中图分类号：
作者姓名：
毛宁;许江宁;何泓洋;吴苗
作者机构：
海军工程大学电气工程学院,湖北武汉430033
文献出处：
引用格式：
[1]毛宁;许江宁;何泓洋;吴苗-.基于Online-SVR模型的光纤陀螺零漂实时补偿)[J].激光与光电子学进展,2022(01):110-116
A类：
在线支持向量机回归
B类：
Online,SVR,光纤陀螺,零漂,实时补偿,FOG,工作精度,主要方法,实时在线,在线补偿,增量学习,滑动平均,获取方法,行径,径向基神经网络,回归建模,模型补偿,Allan,支持向量机回归模型,模型实现,光纤光学
AB值：
0.246626
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