作者：吴亚军,毛昭勇 单位：中国船舶重工集团公司第七0五研究所 出版：《水下无人系统学报》2016年第04期 页数：4页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFYLJS2016040070 DOC编号：DOCYLJS2016040079 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 针对常规自主式水下航行器(AUV)深度传感器尚未考虑受内部环境温度、电流等影响的问题，基于小波神经网络多传感器信息融合技术，建立了融合温度传感器、电流传感器和深度传感器样本信息的AUV深度测量紧致型小波神经网络结构模型，并利用基于梯度的学习算法进行求解。试验数据表明，深度传感器测量精度经过小波神经网络信息融合后，测量误差大大降低，很好地消除了环境温度、电流等干扰因素对深度传感器测量精度的影响。

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