《表2 补偿前后平均误差与误差极值对比》

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《基于神经网络补偿的室内无人机组合导航系统》

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图7对比了环境特征改变后30s内x、y轴方向神经网络预测补偿前后的位置误差，从图中可以看出，补偿后的数据融合算法可以让位置误差稳定在一个可接受的范围内，而没有补偿的数据融合算法得到的位置信息误差很大。并且通过表2可以得出，无论是x轴通道还是y轴通道，补偿后的位置信息都有更小的平均误差和误差极值。