【摘 要】
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目前消除干扰量对主传感器特性影响的研究多限于一个干扰量，本文讨论多个干扰量影响的消除方法，文中提出利用多个传感器检测影响主传感器特性的多个非目标参量，由神经网络实现融
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目前消除干扰量对主传感器特性影响的研究多限于一个干扰量，本文讨论多个干扰量影响的消除方法，文中提出利用多个传感器检测影响主传感器特性的多个非目标参量，由神经网络实现融合算法。该方法可降低主传感器对非目标参量的交叉灵敏度。使主传感器系统获得高抗干扰、高稳定的输入／输出特性.以环境与供电电源波动两个干扰量为例.实验结果表明，当环境温度波动△T=48.5C，供电电源波动γ＝±3％，经神经网络融合处理后，主传感器系统在两种干扰状况下的交叉灵敏度下降一个数量级.
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