[发明专利]一种用于惯性测量单元的数据降噪方法及系统在审
| 申请号： | 202310384223.1 | 申请日： | 2023-04-11 |
| 公开（公告）号： | CN116701924A | 公开（公告）日： | 2023-09-05 |
| 发明（设计）人： | 姜卫平;郑旭栋;郭迟 | 申请（专利权）人： | 武汉大学 |
| 主分类号： | G06F18/214 | 分类号： | G06F18/214;G06F18/24;G06F18/213;G06N3/0464;G06N3/0442;G06N3/084 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 肖艳 |
| 地址： | 430072 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明提供一种用于惯性测量单元的数据降噪方法及系统，属于深度学习技术领域，包括：获取IMU测量值序列集合；基于IMU地面真实测量数据对IMU测量值序列集合进行处理，得到模型输入数据；采用膨胀卷积神经网络与时序卷积神经网络构建深度学习模型，由模型输入数据和IMU地面真实测量数据训练深度学习模型，得到IMU数据降噪模型；采集IMU待测量数据，将IMU待测量数据输入至IMU数据降噪模型，得到IMU降噪数据。本发明将膨胀卷积神经网络与时序卷积神经网络引入惯性测量单元测量数据中，与基于统计模型传统去噪方法相比，不依赖人为经验设计，拥有更好的鲁棒性与泛化能力，在惯性导航、组合导航等领域有着重要的应用价值。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 用于 惯性 测量 单元 数据 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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