一种基于TG-LSTM神经网络的偏振光罗盘航向角误差校正方法

摘要

本发明公开了一种基于TG‑LSTM神经网络的偏振光罗盘航向角误差校正方法，首先建立TG‑LSTM神经网络模型；获取学习样本；训练TG‑LSTM神经网络模型；对偏振光罗盘的航向角误差进行补偿以获取准确的航向角。本发明适用于偏振光罗盘航向角测量，较之现有的多项式拟合技术，本发明提出的方法可通过建立倾角与数据采集周期非均匀等外部误差源与偏振光罗盘航向角误差之间复杂的非线性关系，有效消除因倾角和数据采集周期非均匀带来的误差，最终提高偏振光罗盘航向角测量精度。