【摘 要】
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随着全球卫星导航系统（Global Navigation Satellite System,GNSS）和惯性导航系统（Inertial Navigation System,INS）的发展,两者组成的GNSS/INS组合导航系统在军事、航海、公路和铁路等领域内都发挥着越来越重要的作用。组合导航系统相比于单一系统在定位精度和稳定性上都有所提高。但是,在列车运行过程中,由于存在隧道等特殊线路条件,GNS
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随着全球卫星导航系统（Global Navigation Satellite System,GNSS）和惯性导航系统（Inertial Navigation System,INS）的发展,两者组成的GNSS/INS组合导航系统在军事、航海、公路和铁路等领域内都发挥着越来越重要的作用。组合导航系统相比于单一系统在定位精度和稳定性上都有所提高。但是,在列车运行过程中,由于存在隧道等特殊线路条件,GNSS将会出现信号中断的情况。在这种场景中,GNSS/INS组合导航系统中将缺少一部分的量测信息,导致系统中只有INS工作,纯INS定位误差会随着时间增长而不断的发散,整体的导航精度也随之下降。本文针对这一实际问题,在组合导航系统建模和神经网络优化组合导航两大方面进行了相关研究,主要工作如下:首先,根据组合导航系统的结构和子系统的功能特点,对GNSS和INS进行了误差分析,在此基础上,建立了误差源模型及组合导航系统的误差方程和量测方程,设计了GNSS/INS松耦合组合导航方案。然后,为了提高GNSS中断后的导航精度,将径向基函数神经网络（Radial Basis Function Neural Network,RBFNN）引入组合导航系统,研究了一种RBFNN优化的组合导航算法,该算法可以在GNSS信号缺失后,利用训练好的神经网络对INS进行误差估计,并对INS进行误差补偿,以此来达到提高组合导航系统整体导航精度的目的。最后,利用MATLAB工具箱进行了仿真试验,设计了仿真惯性器件,搭建了多种GNSS信号缺失的运行场景,利用仿真轨迹得到的导航信息对论文提出的组合导航系统和组合导航算法进行了性能测试。实验结果表明,在短时的GNSS信号缺失时,RBFNN优化的组合导航算法可以提供更好的精度。图41幅,表14个,参考文献64篇。
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