基于神经网络的SINS/GPS/TAN 容错组合导航系统设计

在联邦滤波器结构的基础上 ,设计了一种基于神经网络的天文惯性导航系统 /全球卫星定位系统 /战术导航系统 (SINS/GPS/TAN)容错组合导航系统。该系统首先在各子滤波器中用神经网络滤波 (NNF)代替传统的卡尔曼滤波 ,然后用模糊神经网络 (FNN)对各子系统进行故障检测 ,最后由神经元进行全局融合。通过仿真 ,验证了该方法的有效性     

多传感器信息融合技术在SINS／GPS／TAN组合导航系统中的应用

阐述了多传感器信息融合理论应用于组合导航系统的一般原理和方法。建立了SINS／GPS／TAN组合导航系统的联邦滤波模型，其中SINS／GPS子滤波器的状态变量为24维，SINS／TAN子滤波器的状态变量为23维，公共状态为18维。对组合导航系统的联邦滤波进行了仿真研究，仿真结果表明，基于信息融合的联邦滤波算法不仅解决了“维数灾难”问题，而且滤波精度相当高。可以满足导航制导系统的需要。     

复合制导中多传感器数据融合技术概述

根据信息抽象的层次将复合制导多传感器的数据融合分为检测级、位置级和属性级三个级别，分别介绍了复合制导中这三个级别的数据融合的基本概念、原理和方法。