改进神经网络辅助的GPS/INS组合导航算法
来源期刊:中国矿业大学学报2014年第3期
论文作者:谭兴龙 王坚 韩厚增 姚一飞
文章页码:526 - 533
关键词:GPS/INS组合导航;改进径向基神经网络;自适应滤波;GPS故障;
摘 要:针对全球定位系统(GPS)和惯性导航系统(INS)组合系统中GPS中断时,导航性能会急剧降低的情况,提出了一种改进径向基神经网络结合自适应滤波辅助的组合系统导航算法.该算法探讨了遗传算法参数寻优和最近邻聚类学习算法,解决了径向基神经网络训练中参数合理选取的问题,构建了INS加速度增量、姿态增量与GPS位移增量之间的非线性映射模型.当GPS出现故障时,利用该映射模型和改进的自适应滤波实时预测出GPS伪位置与其对应的协方差,进而计算出预测位置辅助的导航解,利用实测数据对算法进行验证.结果表明:GPS发生故障情况下,改进径向基神经网络算法能够辅助组合系统解算出稳定的次优导航解,其精度明显优于纯INS导航.
谭兴龙,王坚,韩厚增,姚一飞
中国矿业大学环境与测绘学院国土环境与灾害监测国家测绘局重点实验室
摘 要:针对全球定位系统(GPS)和惯性导航系统(INS)组合系统中GPS中断时,导航性能会急剧降低的情况,提出了一种改进径向基神经网络结合自适应滤波辅助的组合系统导航算法.该算法探讨了遗传算法参数寻优和最近邻聚类学习算法,解决了径向基神经网络训练中参数合理选取的问题,构建了INS加速度增量、姿态增量与GPS位移增量之间的非线性映射模型.当GPS出现故障时,利用该映射模型和改进的自适应滤波实时预测出GPS伪位置与其对应的协方差,进而计算出预测位置辅助的导航解,利用实测数据对算法进行验证.结果表明:GPS发生故障情况下,改进径向基神经网络算法能够辅助组合系统解算出稳定的次优导航解,其精度明显优于纯INS导航.
关键词:GPS/INS组合导航;改进径向基神经网络;自适应滤波;GPS故障;