【摘 要】
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作为导航领域常用的组合导航方式,全球导航卫星系统(GNSS)/惯性导航系统(INS)组合导航在GNSS信号失锁后,由于惯性测量单元(IMU)误差随时间迅速积累,其定位结果会偏离载体真实位置,导航精度下降。针对此问题,提出了一种长短期记忆网络(LSTM)辅助的算法,称之为深度卡尔曼滤波(DKF)算法。DKF算法的核心思想是使用LSTM训练IMU误差模型,然后通过训练出的模型预测IMU误差,最后将预测的IMU误差代入IMU数据以校正导航结果。仿真结果表明在200s测试数据上,DKF算法将误差从1.1537m/
【机 构】
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中国科学院空天信息创新研究院导航系统部,中国科学院大学电子电气与通讯工程学院,北京信息科技大学信息与通信工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(41904033),青促会课题(E03314020D),中国科学院战略性先导专项(XDA17020203)。
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作为导航领域常用的组合导航方式,全球导航卫星系统(GNSS)/惯性导航系统(INS)组合导航在GNSS信号失锁后,由于惯性测量单元(IMU)误差随时间迅速积累,其定位结果会偏离载体真实位置,导航精度下降。针对此问题,提出了一种长短期记忆网络(LSTM)辅助的算法,称之为深度卡尔曼滤波(DKF)算法。DKF算法的核心思想是使用LSTM训练IMU误差模型,然后通过训练出的模型预测IMU误差,最后将预测的IMU误差代入IMU数据以校正导航结果。仿真结果表明在200s测试数据上,DKF算法将误差从1.1537m/
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