作者：李茜 贾旭东 马寅峰 崔敏 王高 杨磊姿态测试卡尔曼滤波小波变换bp神经网络
摘要：针对陀螺存在随时间累积漂移误差的特性造成卡尔曼滤波数据发散的问题,提出以陀螺与磁强计组合为测量手段,小波变换和卡尔曼滤波相结合的方法。该方法由卡尔曼滤波器获得较为准确的测量信息,对陀螺和磁强计的信息分别在尺度3下进行分解,比较每层的细节系数和近似部分的系数获得误差信号,结合BP神经网络建立误差模型。当测量数据发散时,选用模型的估计值修正卡尔曼滤波测量值。实验结果比传统卡尔曼滤波算法精度提高了2°,能有效提高姿态测量的精度。
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