Noise Reduction of Low-Cost and MEMS-based INS Sensors based on Entropy of Frequencies and GA-SVR
محل انتشار: فصلنامه علوم و فناوری دریا، دوره: 26، شماره: 104
سال انتشار: 1401
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: فارسی
مشاهده: 232
فایل این مقاله در 9 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_MSTJ-26-104_006
تاریخ نمایه سازی: 21 دی 1401
چکیده مقاله:
Inertial Navigation System (INS) is one of the navigation systems widely used in various land-based, aerial, and marine applications. Among all types of INS, Microelectromechanical System (MEMS)-based INS can be widely utilized, owing to their low cost, lightweight, and small size. However, due to the manufacturing technology, MEMS-based INS suffers from deterministic and stochastic errors, which increase positioning errors over time. In this paper, a new effective noise reduction method is proposed that can provide more accurate outputs of MEMS-based inertial sensors. The intelligent method in this paper is a combined denoising method that combines Wavelet Transform (WT), Permutation Entropy (PE), Support Vector Regression (SVR), and Genetic Algorithm (GA). Firstly, WT is employed to obtain a time-frequency representation of raw data. Secondly, a four-element feature vector is formed. These four features are (۱) amplitude of frequency, (۲) its ratio to mean of amplitudes of all frequencies, (۳) location of frequency in time-frequency representation, and (۴) judgment on behaviors of frequency that is obtained by utilizing PE. Thirdly, based on the feature vector, the GA-SVR algorithm predicts amplitudes of all frequencies in the time-frequency representation of the denoised signal. Finally, by employing inverse WT the denoised signal is obtained. In this work, the outputs of the Inertial Measurement Unit (IMU) in ADIS۱۶۴۰۷ sensor, as a low-cost and MEMS-based INS, have been utilized for data collection. The proposed method has been compared with other noise reduction methods and the achieved results verify superior improvement than other methods.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
الهه سادات عبدالکریمی
دانشکده برق، دانشگاه علم و صنعت ایران
سید محمدرضا موسوی میرکلائی
دانشکده مهندسی برق، دانشگاه علم و صنعت ایران
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :