一种机载惯导系统初始对准方法的研究与仿真

摘要：

机载惯性导航系统的初始对准是惯性导航研究的重点之一,目前初始对准方法主要以卡尔曼滤波方法和粒子滤波方法为主,收敛时间较长,一般在240秒左右.为缩短收敛时间,提出一种基于自适应粒子群(PSO)的改进双小波神经网络初始对准方法.上述方法对离子群算法进行改进,提出一种自适应的动态调整算法,同时采用了双小波神经网络,更好地提高天向的方位失准角收敛速度,缩短了收敛时间.通过对某型机载惯性导航系统的误差模型分析,并进行仿真验证,结果表明,上述方法使惯性导航系统的初始对准收敛时间缩减到50秒左右,且在精度上能够满足机载惯性导航系统的应用要求,证明了上述对准方法应用的可行性.

关键词：初始化对准、自适应、粒子群算法、小波神经网络

所属期刊栏目：33

分类号：V271.4(各类型航空器)

在线出版日期：2016-10-10（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：78-82