基于MLP神经网络改进组合导航算法

摘要：

为解决GPS信号失锁条件下,GPS/INS(inertial navigation system)组合导航系统解算精度降低甚至发散的问题,提出采用多层感知机神经网络(multilayer perceptron neural networks,MLPNN)来辅助组合导航系统.在GPS信号有效时对神经网络进行训练,在GPS失锁时利用神经网络对INS的导航误差进行修正,实现组合导航的连续性.跑车实验数据表明,GPS信号失锁360 s左右时,MLPNN辅助的组合导航方法最大位置误差在40 m以内,相对于纯惯性导航推算降低了35％ 的误差.该算法对GPS失锁后抑制GPS/INS组合导航系统误差快速发散、提高导航解算精度有显著效果.

关键词：MLP神经网络、GPS/INS组合导航、GPS失锁、惯性导航系统、误差发散

所属期刊栏目：42

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：国家重点研发计划-"地球观测与导航"重点专项基金项目2018YFB0505200、2018YFB0505201

在线出版日期：2021-01-26（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：65-69