基于Noise2Noise的静电悬浮惯性传感器噪声抑制方法

作     者：徐鹏 杨智岚 XU Peng;YANG Zhian

作者机构：国科大杭州高等研究院基础物理与数学科学学院杭州310024 中国科学院国家空间科学中心北京100190 中国科学院大学北京100049 中国科学院力学研究所引力波实验中心北京100190 兰州大学兰州理论物理中心兰州730000 

基　　金：国家重点研发计划“引力波探测”重点专项课题(2020YFC2200601 2021YFC2201901) 

出 版 物：《中国惯性技术学报》 (Journal of Chinese Inertial Technology)

年 卷 期：2023年第31卷第6期

页      码：611-619页

摘      要：针对星载静电悬浮惯性传感器噪声复杂,在轨测量数据真值未知,传统方法难以有效抑制的问题,提出了基于无监督学习的Noise2Noise框架,结合集成学习方案,设计了基于Noise2Noise无监督学习的广谱随机噪声抑制方法,并基于GRACE-FO加速度计数据进行了实验验证。实验结果表明所提方法相较于传统噪声抑制方法的噪声均方误差下降8%以上,使用集成学习后,噪声水平进一步下降至12%以上。此外,所提方法在有效抑制高频噪声的同时,能够识别出高频数据中的特征性信号,可为惯性传感器载荷在轨运行状态评估提供信息保障。

主 题 词：惯性传感器 加速度计 数据处理 Noise2Noise 深度学习 

学科分类：08[工学] 081105[081105] 0811[工学-水利类] 

核心收录：

D　O　I：10.13695/j.cnki.12-1222/o3.2023.06.011

馆 藏 号：203122564...