摘要：由于重力传感器容易受环境温度等各种非目标参量的影响，其输出性能大大降低，为此，采用Elman神经网络多传感器融合技术加以解决。传感器信息融合是对多种信息的获取、表示及其内在联系进行综合处理和优化的技术。多传感器信息经过融合后能够完善、准确地反映环境的特征。采用Elman神经网络补偿由系统的非线性和外界干扰引起的误差。仿真试验表明，该算法计算量小、拟合程度好、精确度高。

关键词：传感器 数据融合 神经网络 动态补偿 鲁棒性 

单位：青岛理工大学自动化工程学院 山东青岛266033