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惯性推算误差抑制是提升复杂场景下组合导航定位性能的关键,现有采用运动约束或系统误差高阶建模的方法从运动学模型及传感器误差模型出发,通过经验确定参数及模型的最优解。深度学习隐式模型能够挖掘数据之间的隐含关系,进行自主化参数寻优,并在提升惯导误差建模精度方面具有一定优势。总结了现有主流网络模型设计的优缺点,通过对比不同的输入输出方案进行优选,最终利用卷积神经网络构建了一套惯性误差抑制的轻量化神经网络自学习模型,并利用实测车载数据验证了该模型的有效性。实验结果表明,在GNSS信号失锁300 s的路段I和失锁285 s的路段II,网络模型速度约束的算法相较于纯惯性推算和传统NHC算法均有一定提升,融合NHC及网络模型速度约束的算法在水平定位精度上分别改善了41.7%~47.4%和26.7%~36.6%,一定程度上抑制了惯性推算误差。 相似文献
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多传感器组合导航系统分层融合算法 总被引:8,自引:0,他引:8
从信息融合角度来看,目前在组合导航系统中广泛应用的联合滤波算法居于两级式分布式融合结构。而分层融合结构作为多传感器信息融合的另一种重要的模式,在组合导航系统中应用尚未见报道。本文研究了多传感器组合导航系统的分层融合算法,重点与联合滤波算法进行了比较。以定理的形式证明了在一定条件下分层融合算法与联合滤波算法的等价性问题。进而提出了分层融合算法的部分反馈模式。仿真结果表明,部分反馈模式的有序分层融合算法可有效地应用于多传感器组合导航系统。在相同的容错能力和计算复杂性下,可以得到优于联合滤波的导航信息融合结果。 相似文献
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详细介绍了基于随动平台的天文-惯性复合制导系统的原理。研究了随动平台跟踪星体的机理;推导了控制随动平台转动所需的计算公式;讨论了星体跟踪器对平台误差角的观测过程;导出了星体跟踪器的测量输出与平台误差角之间的数学方程。仿真结果表明,天文-惯性复合制导系统可以有效地修正导弹的初始定位定向误差及初始对准误差。该系统精度高,可行性强,特别适合在机动发射的弹道导弹上使用。 相似文献