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申请/专利权人：烟台初心航空科技有限公司
摘要：本发明公开了基于门控循环单元的飞机磁罗盘误差校准方法，涉及罗盘校准技术领域。在该方法中，基于门控循环单元设计循环神经网络预测模型，用于预测磁罗盘误差并进行校准，该模型包括输入层、基于门控循环单元的隐藏层和输出层；采用校准装置测量飞机磁罗盘的误差数据，获得所述预测模型的输入层样本数据，校准装置包括基于无线WiFi网络可相互交换数据的基准磁罗盘、定位传感器和误差数据计算单元；以所述输入样本为数据，采用循环神经网络法预测磁罗盘误差并将其输出至输出层，对飞机磁罗盘进行校准。与现有技术相比，本发明减少了校准环节，提高了校准效率。
主权项：1.基于门控循环单元的飞机磁罗盘误差校准方法，其特征在于，包括以下步骤：（S1）建立包括输入层、隐藏层和输出层的基于门控循环单元设计循环神经网络预测模型，该模型用于预测罗盘误差并进行校准；（S2）采用校准装置测量飞机磁罗盘的误差数据，获得预测模型的输入层样本数据；所述校准装置包括基准磁罗盘、定位传感器和误差数据计算单元，其中基准磁罗盘设置在飞机纵轴的机头方向，两个所述定位传感器分别沿飞机纵轴线设置在飞机的机头和机尾两端；在磁罗盘校正场牵引飞机原地旋转，在旋转过程中，所述基准磁罗盘的指向数据、定位传感器的定位数据传输至所述误差数据计算单元；所述误差数据计算单元以所述基准磁罗盘的指向为真磁北方向，在数字地图上按顺时针方向计算飞机的真实磁方位角，并与机载磁罗盘的指示角度进行对比，获得各旋转周同一真实磁方位角的误差数据，并作为所述预测模型输入层的输入样本数据；（S3）误差预测：隐藏层以所述输入样本为数据，采用循环神经网络法预测误差并将其输出至输出层，t时刻的预测误差满足关系式： ；其中，表示（t-1）时刻的预测误差，表示为： ；其中，表示为： ；上式中，为sigmoid激活函数，为双曲正切激活函数，、为门控循环单元的连接权重，、表示为门控循环单元的偏置，、表示门控循环单元的输入样本数据；（S4）将所述循环神经网络预测模型输出的预测误差作为校准数据，对飞机罗盘进行校准。
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权利要求：
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