基于神经网络辅助观测的连续组合导航算法研究

摘要：

针对因全球定位系统(GPS)信号失效导致捷联式组合导航系统SINS/GPS组合导航系统发散的问题,设计了一种基于神经网络辅助观测的智能组合导航算法.该方法在GPS信号有效时训练神经网络,当GPS失效后利用神经网络自主重构组合导航系统,将神经网络的输出信息作为观测量构建新的Kalman滤波器,以实现对捷联惯性导航系统误差的连续反馈校正,从而实现了高精度的连续导航.该方法得到了仿真验证,从仿真结果可以看出,在GPS短时失效的情况下,该方法有效抑制了姿态角、速度和位置的发散现象,提高了组合导航系统的精度和可靠性.

关键词：组合导航、GPS失效、径向基函数神经网络(RBFNN)、Kalman滤波

所属期刊栏目：19

分类号：TN9;P22

资助基金：863计划2006AA12Z305

在线出版日期：2009-04-09（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：71-75