基于智能滤波技术的抗高过载陀螺信号处理方法

摘要：

陀螺作为捷联惯性导航系统的关键传感器，其测量精度直接决定了整个系统的性能和精度指标。针对舰船高过载环境下捷联惯性导航系统陀螺输出信号出现畸变的问题，提出一种基于 BP 神经网络技术的陀螺信号智能模拟滤波方法。该方法根据系统加速度计输出值对舰船运动状态进行判断，当其输出小于设定阈值时，视为非过载环境，此时将陀螺输出用于导航计算并作为 BP 神经网络在线训练样本，以保证网络参数与当前舰船运动态势的一致性；否则视为进入高过载环境，并利用之前最新训练好的BP神经网络模拟当前陀螺信号输出，保证捷联惯性系统的平稳工作。采用智能模拟的优点是：数据并行计算速度快，不需要改变系统硬件条件。半物理仿真试验结果表明：该方法在加速度计输出为5～50g的高过载环境下，可有效改善陀螺输出信号出现畸变的问题，实现舰船运动状态的实时模拟。

关键词：捷联惯性导航系统、姿态基准测量系统、高过载、BP神经网络

分类号：U666.1(船舶工程)

资助基金：国家自然科学基金项目51175082，51375088，61203192，61273056；中央高校基本科研业务费专项资金资助3222003061；江苏省博士后科研资助项目

在线出版日期：2014-08-09（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：322-326