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J-GLOBAL ID：201702247359537121   整理番号：17A0295260

MEMSジャイロスコープのランダム誤差傾向項のサポートベクトル回帰式予測補償アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Predictive compensation algorithm for trend terms of MEMS gyro random errors based on support vector regression

著者 (3件)： Cheng Yu (Research Center of Satellite Technology, Harbin Institute of Technology) ,  Ye Dong (Research Center of Satellite Technology, Harbin Institute of Technology) ,  Sun Zhaowei (Research Center of Satellite Technology, Harbin Institute of Technology)
資料名： Zhongguo Guanxing Jishu Xuebao  (Zhongguo Guanxing Jishu Xuebao)
巻： 24  号： 5  ページ： 600-606  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2764A  ISSN： 1005-6734  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 低コスト高速応答衛星の開発動向に適応するために,ますます多くの衛星がMEMSジャイロスコープと情報融合法を結合した設計スキームを採用した。従来の自己回帰移動平均(AUTO-REGRESSIVEMOVING AND MOVING AVERAGE,ARMA)モデルと支持度に基づく情報融合方法の精度を向上させるために、ランダム誤差傾向項の衛星安定制御への悪影響を抑制する。サポートベクトル回帰(SVR)に基づく予測補償アルゴリズムを提案した。このアルゴリズムは各MEMSジャイロスコープの出力データに対してフィルタリングを行い、対応するランダム誤差傾向項を抽出し、相空間再構築により訓練サンプルを獲得し、SVRモデル化を行い、リアルタイム補償を行う。次に,MEMSジャイロスコープシステムを,低コスト商用装置を用いて構築し,そして,実験を,軸ターンテーブル上で行った。実験結果により,予測補償アルゴリズムは,MEMSジャイロスコープの出力データの分散を,元の%に減少させ,そして,融合精度を,著しく改善した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 再構成 ,  モデリング ,  フィルタリング ,  *アルゴリズム ,  相空間 ,  ターンテーブル
準シソーラス用語： 実時間 ,  自己回帰 ,  情報フュージョン ,  開発動向 ,  高速応答 ,  *サポートベクトル回帰 ,  *ランダム誤差 ,  *MEMSジャイロスコープ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： MEMS gyro ,  time series ,  support vector machine ,  phase space reconstruction

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (7件)： MEMSジャイロスコープ ,  ランダム誤差 ,  傾向 ,  サポートベクトル回帰 ,  予測 ,  補償 ,  アルゴリズム