一种惯性测量组合多参数BP神经网络温度补偿方法

本发明属于惯性测量技术领域，具体公开了一种惯性测量组合多参数BP神经网络温度补偿方法。本发明通过在BP神经网络构造的温度补偿模型中引入温度项、温度变化率项以及温度和温度变化率乘积项，建立了一个多参数BP神经网络模型。利用该模型对光纤陀螺和/或加速度计进行温度补偿，有效提高了惯性测量组合的测量性能。利用该温度补偿模型不仅对高、低和恒温状态下的惯性测量精度有显著改善，也适用于大变温率热环境下的惯性仪表误差补偿。相较于现有技术中的最小二乘法，用本发明的新模型补偿后，陀螺和加速度计的零偏稳定性有了很大的提高，分别提高了65％和50％以上。