【摘 要】
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针对弱GNSS环境下组合导航(INS/GNSS)系统存在的定位偏差问题,提出一种基于经验模态分解和长短期记忆网络的车辆位置预测算法。首先,针对训练数据中噪声较大的惯导数据,提出一种融合经验模态分解与离散小波变换的降噪算法。该算法基于噪声能量估计和各阶本征模态函数的功率谱密度函数,提出一种确定混合模态函数阶数上下界的方法,并采用离散小波变换硬阈值法对混合模态函数进行滤波处理,最终利用经过处理的各阶模态函数重构原始数据以达到降噪目的。训练数据经过预处理后,采用改进的堆叠式长短期记忆网络离线训练位置预测模型,利
【机 构】
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长安大学信息工程学院,长安大学“车联网”教育部-中国移动联合实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61903046),陕西省重点研发计划项目(2021GY-290),陕西省高校科协青年人才托举计划项目(20200106),“车联网”教育部-中国移动联合实验室项目(教技司(2016)477号),中央高校基本科研业务费专项资金项目(300102240106)。
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针对弱GNSS环境下组合导航(INS/GNSS)系统存在的定位偏差问题,提出一种基于经验模态分解和长短期记忆网络的车辆位置预测算法。首先,针对训练数据中噪声较大的惯导数据,提出一种融合经验模态分解与离散小波变换的降噪算法。该算法基于噪声能量估计和各阶本征模态函数的功率谱密度函数,提出一种确定混合模态函数阶数上下界的方法,并采用离散小波变换硬阈值法对混合模态函数进行滤波处理,最终利用经过处理的各阶模态函数重构原始数据以达到降噪目的。训练数据经过预处理后,采用改进的堆叠式长短期记忆网络离线训练位置预测模型,利
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