基于BP神经网络改进UKF的组合导航算法

摘要：

针对在进近着陆的过程中,仪表着陆系统(ILS)易受到外界环境及空域的干扰,导致导航精度降低的问题,提出一种利用惯性导航系统(INS)与GBAS着陆系统(GLS)进行改进的组合导航算法,将组合导航系统输出位置信息之间的差值作为BP神经网络改进的无迹卡尔曼滤波器(UKF)的量测值,通过最优加权的方法得到系统的全局最优估计值.相比于传统的联邦滤波算法,该算法能有效降低测量噪声,减小飞机进近着陆时的误差,提高导航精度.

关键词：ILS、GLS、INS、联邦卡尔曼滤波、BP神经网络

所属期刊栏目：45

分类号：V249.3;TP183(航空仪表、航空设备、飞行控制与导航)

资助基金：国家自然科学基金项目01433115,61671141

在线出版日期：2019-05-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：29-33