对角神经网络陀螺随机误差建模研究

摘要：

首先,采用对角神经网络( DRNN)对陀螺的随机误差进行建模。给出DRNN的结构与数学模型,说明DRNN作为内递归网络在建模时不必知道模型阶次；然后,利用LM算法优化BP算法,导出DRNN适用的LMBP算法对网络进行训练；最后,利用DRNN对光纤陀螺随机误差建模,并与陀螺随机误差建模常用的ARMA模型和外递归BP网络进行对比,通过仿真定量分析DRNN的建模效果。仿真结果表明,DRNN比其他方法更加有效便捷。

关键词：陀螺随机误差、建模、DRNN、LM算法、ARMA

分类号：V241.5(航空仪表、航空设备、飞行控制与导航)

在线出版日期：2015-03-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：88-92