基于注意力機制與1D-CNN-Bi-GRU的MEMS陀螺儀降噪方法研究

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摘  要：為降低MEMS陀螺儀輸出信號噪聲，提出一種基于注意力機制和1D-CNN-Bi-GRU的MEMS陀螺儀誤差補償方法。首先通過1D-CNN網(wǎng)絡進行陀螺時序數(shù)據(jù)特征提取，然后采用Bi-GRU網(wǎng)絡進行特征分析，最后利用注意力機制進行數(shù)據(jù)權重分配。實驗結果表明，與對照方法相比，該文方法噪聲平均值減少57.03%和47.8%，噪聲方差減少81.07%和73.01%，表明該文方法具有一定優(yōu)勢，具有較好的誤差補償效果。（剩余7776字）