MEMS陀螺随机误差趋势项的支持向量回归机预测补偿算法

发布时间：2017-09-13 08:48

  本文关键词：MEMS陀螺随机误差趋势项的支持向量回归机预测补偿算法

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【摘要】：为了适应低成本快速响应卫星的发展趋势,越来越多的卫星采用了MEMS陀螺系统与信息融合方法相结合的设计方案。为提高传统的基于自回归滑动平均(Auto-Regressive and Moving Average,ARMA)模型和支持度的信息融合方法的精度,抑制随机误差趋势项对卫星稳定控制的不利影响,提出了一种基于支持向量回归机(Support Vector Regression,SVR)的预测补偿算法。该算法对各个MEMS陀螺输出数据进行滤波,并提取相应的随机误差趋势项,通过相空间重构获得训练样本并进行SVR建模,用以实时补偿。然后使用低成本商用器件搭建了MEMS陀螺系统,并在单轴气浮转台上进行了实验。实验结果表明,预测补偿算法使得MEMS陀螺系统输出数据的方差降为原先的31.39%,融合精度得到了显著的提高。
【作者单位】： 哈尔滨工业大学卫星技术研究所;
【关键词】： 微机电陀螺 时间序列 支持向量机 相空间重构
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61603115) 中国博士后科学基金资助项目(2015M81455) 微小型航天器技术重点学科实验室开放基金资助(HIT.KLOF.MST.201501)
【分类号】：V441
【正文快照】： 传统卫星的设计制造过程具有成本高、耗时长的特点,不利于卫星技术在快速响应任务中的应用。商用现货MEMS(Micro Electro Mechanical System)元器件体积小、重量轻、成本低,能够有效提高卫星的功能密度,缩短研制周期,为卫星快速设计制造提供了思路。在这一思路的指导下,各国均

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本文编号：842696