中国航空科学基金(20110851007)
- 作品数：2 被引量：25H指数：1
- 相关作者：王玮高鹏宇王蕾张谦更多>>
- 相关机构：北京航空航天大学国家信息中心更多>>
- 发文基金：中国航空科学基金中航工业产学研创新基金更多>>
- 相关领域：航空宇航科学技术自动化与计算机技术更多>>
- 基于动态Allan方差的光纤陀螺随机误差分析及算法改进被引量：25
- 2015年
- 为了全面了解光纤陀螺(FOG)各项随机误差随时间的变化特性,利用动态Allan方差(DAVAR)方法对光纤陀螺输出信号进行了分析研究。结果表明,与经典Allan方差对光纤陀螺随机误差的分析相比较,DAVAR不仅能准确地评估光纤陀螺各项误差,而且能够直观地反映光纤陀螺各项误差随时间变化的稳定性;由于DAVAR需要估计出陀螺信号各个时间点的Allan方差,因此其具有随着分析数据量增大、运算耗时急剧增加的缺点。为此提出了一种基于选择相关时间序列t的改进型快速DAVAR的计算方法。实验证明,在不影响DAVAR运算结果的前提下,改进型快速DAVAR算法在大数据量分析时有效提高了运算效率。
- 张谦王玮王蕾高鹏宇
- 关键词：光纤光学光纤陀螺
- 基于修正协方差法和神经网络的船舶运动预报方法
- 2021年
- 针对风浪影响下的船舶运动预报问题,笔者提出一种基于修正协方差法和神经网络的船舶运动预报方法。该方法根据船舶运动的相关性和周期性特点,首先利用修正协方差法(Modified Covariance Method,MCOV)对船舶运动测量数据进行功率谱分析,将船舶运动分解成若干不同频率的周期运动分量,继而通过神经网络拟合船舶运动方程,实现船舶运动预报。仿真实例比较了该方法与自回归序列(Auto Regressive,AR)、神经网络(Neural Network,NN)、维纳预测(Wiener)等船舶运动预报方法的预报性能,结果表明该方法可以提供较好的船舶运动预报结果,其预报精度优于AR、NN、Wiener等预报方法。
- 丁振兴
- 关键词：神经网络
