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申请/专利权人：北京理工大学;北京理工大学长三角研究院(嘉兴)

摘要：本发明提出了基于改进LMD与LSTM的陀螺阵列融合系统与方法。所述系统包括：温度控制模块、原始数据采集模块、预处理模块、分解重构模块及融合模型处理模块；原始数据采集模块在预设温度范围内采集获取原始角速度数据；预处理模块对每路所述原始角速度数据进行校正，得到校正角速度数据；分解重构模块对所述校正角速度数据进行分解，根据分解后数据的信息熵确定的属性权重进行重构，得到重构角速度数据；融合模型处理模块，根据所述重构角速度数据，依托Xavier初始化调整的LSTM模型进行训练和测试，得到预测输出的融合角速度信号。应用本发明可以基于低精度陀螺仪达到满足复杂高精度导航和稳定性控制需求。

主权项：1.一种基于改进LMD与LSTM的陀螺阵列融合系统，其特征在于，包括：温度控制模块、原始数据采集模块、预处理模块、分解重构模块及融合模型处理模块；所述温度控制模块与原始数据采集模块及预处理模块相连，所述预处理模块和分解重构模块相连，所述分解重构模块与融合模型处理模块相连；所述原始数据采集模块，包括若干惯性测量单元，用于在预设温度范围内采集多路原始角速度数据；所述温度控制模块用于控制所述原始数据采集模块工作在预设温度范围内，并向预处理模块提供温度反馈信号；预处理模块根据所述温度反馈信号对每路所述原始角速度数据进行温度补偿校正，得到多路校正角速度数据；所述分解重构模块对每路所述校正角速度数据进行分解，根据分解后数据的信息熵确定的属性权重进行重构，得到多路重构角速度数据，包括：设定噪声幅值系数并将原始角速度数据加入色噪声；对加入色噪声的角速度数据进行ILMD分解，得到PF分量；对各阶PF分量求平均，得到对应阶次的ICELMD分解结果；针对ICELMD分解得到的PF分量与1组残差值根据其信息熵计算属性权重；将计算得到的属性权重加权于对应阶次的ICELMD分解结果，得到多路重构角速度数据；所述融合模型处理模块，根据多路所述重构角速度数据，依托Xavier初始化调整的LSTM模型进行训练和测试，得到预测输出的融合角速度信号。

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