神经网络修正的速度约束辅助车载SINS定位算法

摘要：

对于车载全球导航卫星系统(GNSS)/捷联惯性导航系统(SINS)组合导航系统,针对GNSS失效而SINS单独工作时仅使用速度约束辅助SINS其纵向位置误差逐渐发散的问题,提出一种神经网络修正的速度约束辅助车载SINS定位算法.通过径向基函数(RBF)神经网络预测SINS纵向位置误差修正系数,以提高SINS单独工作时的定位精度;此外,提出一种限定记忆指数加权实时估计量测噪声的自适应滤波算法.在人为设置GNSS失效以及真实隧道场景下进行车载试验,结果表明本文算法能够在不停车情况下在线修正SINS纵向位置误差,相比于速度约束与卡尔曼滤波相结合的常规算法,有效地提高了 GNSS失效时的车载SINS定位精度.

关键词：捷联惯性导航系统(SINS)、速度约束、神经网络、自适应滤波

所属期刊栏目：43

分类号：U666.1(船舶工程)

资助基金：国家自然科学基金62173040

在线出版日期：2022-10-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：1236-1245