【摘 要】
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针对三轴磁传感器采样过程中出现的异常值对磁传感器误差补偿产生影响的问题,提出了一种M估计补充策略下的三轴磁传感器鲁棒补偿算法.在最小二乘法的基础上引入M估计算法,从而降低异常点对拟合结果的影响.利用最小二乘法对原始数据进行拟合得到初始椭球系数;根据拟合出的椭球面和原始数据计算各点的残差,构建H uber目标函数,根据残差大小计算各点的权重,从而对椭球参数进行更新;多次迭代,直到前后两次迭代得到的椭球系数之差小于设定的阀值,得到误差补偿参数;利用补偿参数求取真实磁场数据.通过仿真模拟实验和场外地磁采集实验对
【机 构】
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南京理工大学自动化学院, 210094 ,南京
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针对三轴磁传感器采样过程中出现的异常值对磁传感器误差补偿产生影响的问题,提出了一种M估计补充策略下的三轴磁传感器鲁棒补偿算法.在最小二乘法的基础上引入M估计算法,从而降低异常点对拟合结果的影响.利用最小二乘法对原始数据进行拟合得到初始椭球系数;根据拟合出的椭球面和原始数据计算各点的残差,构建H uber目标函数,根据残差大小计算各点的权重,从而对椭球参数进行更新;多次迭代,直到前后两次迭代得到的椭球系数之差小于设定的阀值,得到误差补偿参数;利用补偿参数求取真实磁场数据.通过仿真模拟实验和场外地磁采集实验对所提算法进行了验证:仿真结果表明,针对包含偏移大的异常值磁场数据序列,与最小二乘法和递推最小二乘法相比,经过多次迭代的M估计补偿法的数据均方差降低了97.5% 以上;地磁场数据采集实验结果表明,用M估计补偿获得的数据有效降低了异常值带来的影响,提高了系统鲁棒性,数据均方差比最小二乘法的低47.74%,比递推最小二乘法的低78.12%.
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