四旋翼无人机陀螺阵列数据融合算法

四旋翼无人机陀螺阵列数据融合算法

论文摘要

针对目前四旋翼无人机使用单姿态传感器存在的易受噪声干扰、稳定性较差的问题,本文利用陀螺阵列形成多节点、抗干扰、较稳定的多姿态系统,提出基于新型陀螺阵列的四旋翼飞行姿态测量系统,利用多个低精度的微机械电子系统组成测量阵列,提高系统数据的精确性和稳定性,同时文中也提出一种相应的基于邻域搜索的BP网络数据融合算法,解决了BP神经网络传统训练过程需要准确给定输出值的问题,将BP神经网络模型用作陀螺阵列数据的融合处理中。实验结果表明,本文设计的多陀螺阵列系统比单陀螺系统在抗噪声方面有了明显改善,相比传统线性加权融合等算法,本文算法在支持度方面提升9. 2%,残差缩减44. 2%,实物实验表明文中方法对于提高四旋翼无人机的飞行稳定性具有一定的实际意义。

论文目录

  • 0 引言
  • 1 无人机飞行控制
  • 2 多姿态测量系统设计
  •   2.1 姿态控制原理
  •   2.2 多姿态系统设计
  • 3 融合算法设计
  •   3.1 EKF算法
  •   3.2 融合算法设计
  • 4 实验和分析
  •   4.1 模拟实验设计
  •   4.2 模拟实验分析
  •   4.3 实物实验及分析
  • 5 结论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 韩晓微,岳高峰,崔建江,汤浩泽

    关键词: 四旋翼无人机,陀螺阵列,邻域搜索,神经网络,数据融合

    来源: 仪器仪表学报 2019年08期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑

    专业: 航空航天科学与工程

    单位: 沈阳大学信息工程学院,东北大学信息科学与工程学院

    基金: 国家自然科学基金(61503274),沈阳市双百工程计划(Z18-5-013)项目资助

    分类号: V279

    DOI: 10.19650/j.cnki.cjsi.J1905238

    页码: 213-221

    总页数: 9

    文件大小: 663K

    下载量: 151

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    四旋翼无人机陀螺阵列数据融合算法
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