基于改进神经网络增强自适应UKF的组合导航系统

摘要：

基于微机电系统(MEMS)的惯性器件和全球定位系统(GPS)的组合导航系统在卫星信号失锁时存在误差发散的问题,该文提出一种基于人工蜂群算法(ABC)改进的径向基函数(RBF)神经网络增强改进的自适应无迹卡尔曼滤波算法(AUKF).在GPS信号失锁的情况下利用训练好的神经网络输出预测信息来对捷联惯导系统进行误差校正.最后通过车载半实物仿真实验验证该方法的性能.实验结果表明该方法在失锁情况下对于捷联惯导系统的误差发散有较为明显的抑制效果.

关键词：组合导航、径向基神经网络、无迹卡尔曼滤波、GPS故障

所属期刊栏目：41

分类号：TN967.2

资助基金：国家自然科学基金61863024;甘肃省基础研究创新群体计划1606RJIA327;甘肃省高等学校科研项目2018C-11;甘肃省自然科学基金18JR3RA107;甘肃省科技计划资助18CX3ZA004

在线出版日期：2019-07-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：1766-1773