基于时频空间的非模型组合导航滤波方法

摘要：

针对传统的组合导航方法存在建立模型困难和数据维度大等问题,提出了一种利用小波神经网络,直接对解算后的位置速度误差信息进行非线性预测的方法,该方法充分利用小波神经网络强大的时频分析与非线性预测能力,摆脱了数学模型的桎梏,避免模型建立中引入新的误差,并采用多个并行网络对数据进行降维处理,大大降低了计算量;以卡尔曼滤波为参照进行仿真实验,结果表明,该方法能够有效提高组合导航系统的精度与实时性,为组合导航滤波提供一种新的可行路径.

关键词：组合导航、小波神经网络、卡尔曼滤波

所属期刊栏目：27

分类号：V24(航空仪表、航空设备、飞行控制与导航)

资助基金：武警工程大学基础研究项目WJY201512

在线出版日期：2019-09-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：258-261