基于小波神经网络的MEMS陀螺输出预测方法

为了解决弹载MEMS陀螺实时输出预测问题,提高陀螺输出预测精度并减小计算量,通过分析弹载陀螺信号时间序列特性,结合小波分析和神经网络两种方法的优势,提出了一种基于小波神经网络的MEMS陀螺输出预测方法。选取并优化神经网络结构参数,利用实测陀螺数据对建立的小波神经网络进行训练,并预测出未来一段较短时间的陀螺输出值。与陀螺实测值和ARMA模型预测结果的对比发现,小波神经网络方法有效地提高了MEMS陀螺输出预测的精度、减小了计算量,从而验证了该方法的有效性和精度。     

高速旋转弹位置与姿态测量数据分析方法

精确的弹箭位置与姿态测量数据是提高制导弹箭射击精度的基础。通过分析高速旋转弹位置与姿态传感器的量测噪声,采用卡尔曼滤波方法进行误差估计,以提高测量精度。基于高速旋转弹质心运动和角运动方程,建立了系统状态方程;根据全球定位系统和地磁传感器的测量原理,建立了量测方程;以某弹飞行数据为例,采用扩展卡尔曼滤波(EKF)和无味卡尔曼滤波(UKF)分别对弹箭的位置和姿态进行最优估计。仿真结果表明,采用上述方法可有效减少系统误差,并使综合误差进一步降低,射程与高度误差均控制在±1 m,攻角和侧滑角误差分别为±0.02 rad和±0.01 rad,可满足工程应用的要求。