一种基于扩张卷积神经网络的角加速度传感器去噪方法

本发明提供一种基于扩张卷积神经网络的角加速度传感器去噪方法，在角加速度传感器测量的角加速度数据的基础上，引入扩张卷积神经网络对角加速度数据进行修正，设计一种角加速度传感器与深度学习结合的去噪方法；该方法考虑了深度学习的数据处理量和训练效果，采用并行应用于多个实例的操作，大幅提高了训练速度，同时采用余弦退火学习率调整算法，使得学习效率提高，大大减少了训练时间，因此我们可以通过一个低成本的角加速度传感器获得精确的姿态估计；相较于一般的神经网络训练的方式，本发明的方法对过拟合具有鲁棒性，训练效率高，训练速度快。本产品引入的角加速度传感器成本较低，便于开展大规模应用。