【摘 要】
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在高动态环境下,载体的GPS信号极易失锁或丢失,从而导致Kalman滤波器发散。本文提出一种新的方法增强GPS/INS组合导航系统的导航性能。将ANN(人工神经网络)应用于组合导航系
【机 构】
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国防科技大学航天与材料工程学院 长沙 410073
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在高动态环境下,载体的GPS信号极易失锁或丢失,从而导致Kalman滤波器发散。本文提出一种新的方法增强GPS/INS组合导航系统的导航性能。将ANN(人工神经网络)应用于组合导航系统,基于传统模型的Kalman滤波算法与ANN相结合,有效解决了GPS信号丢失时高动态载体的导航问题。当GPS信号正常时,在每一个滤波周期对ANN进行训练;在GPS信号丢失时,用训练好的ANN进行状态估计,以其输出代替GPS信号作为Kalman滤波器的输入。最后对ANN辅助的GPS/INS组合导航系统进行了仿真,仿真结果证明该方法是有效的。
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