基于高斯过程回归的光纤陀螺温度漂移补偿

摘要：

基于实测数据分析了全温度全速率下的陀螺漂移特性,提出了一种基于高斯过程回归的补偿新方法.该方法通过超参数训练直接建立了温度、陀螺输出和载体角速率之间的映射关系,弥补了传统方法对零偏和标度因数分别进行建模导致引入两次补偿误差的不足,在提高补偿精度的同时,简化了补偿步骤.仿真结果表明,相较于最小二乘支持向量回归方法,由高斯过程回归方法训练得到的模型能够更加准确地描述温度漂移特性,具有较高的预测补偿精度和良好的泛化能力,预测均方根误差小于0.003(°)/s,有效抑制了温度对光纤陀螺精度的影响.

关键词：光纤陀螺(FOG)、高斯过程回归(GPR)、温度漂移、非线性分析、补偿模型、最小二乘支持向量回归机(LS-SVR)

所属期刊栏目：23

分类号：G62;TP2

资助基金：国家863计划2010AA7010213

在线出版日期：2013-08-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：642-647