【摘 要】
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基于GPS和惯性导航的组合导航系统是当今导航定位领域的主要发展方向,深组合导航系统能提高系统的精度及其抗干扰能力,但是,其误差精度及其在恶劣环境下信号的稳定性还存在问
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基于GPS和惯性导航的组合导航系统是当今导航定位领域的主要发展方向,深组合导航系统能提高系统的精度及其抗干扰能力,但是,其误差精度及其在恶劣环境下信号的稳定性还存在问题。Kalman滤波技术是组合导航系统最基本的理论框架,但是在系统信号出现故障时使系统的误差积累,导致系统误差精度的下降。本文提出一种新的方法,将BP(back-propagation)神经网络与联邦卡尔曼滤波相结合即BPFKF(back-propagation federated kalman filter)方法,即通过联邦kalman滤波模型与BP神经网络模型的结合,对比神经网络训练前后对组合导航误差精度的影响,此方法不仅克服在恶劣环境下信号的失锁,而且提高了组合导航系统的误差精度。
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