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基于神经网络的GPS深度融合弹载惯导模型
被引量：
5
1
作者
蔡涵钰
鲜勇
+2 位作者
张大巧
李少朋
潘晨辉
《中国惯性技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第4期359-365,共7页
针对传统弹载惯性导航系统误差修正采用线性化模型,无法对非线性误差进行修正的缺点,提出一种基于神经网络的GPS深度融合弹载惯导模型。构建IMU六路脉冲数到发射惯性坐标系下视速度增量的非线性映射关系,利用GPS信息对网络误差模型进行...
针对传统弹载惯性导航系统误差修正采用线性化模型,无法对非线性误差进行修正的缺点,提出一种基于神经网络的GPS深度融合弹载惯导模型。构建IMU六路脉冲数到发射惯性坐标系下视速度增量的非线性映射关系,利用GPS信息对网络误差模型进行训练,为GPS信号失效后的长航时惯性导航系统提供更高精度的误差修正模型。仿真实验结果表明,相较于纯惯性导航系统,所提模型能够在GPS信号失效后抑制惯导系统误差发散,速度精度提高76.56%,位置精度提高91.61%。
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关键词
惯导模型
神经网络
误差修正
深度融合
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题名
基于神经网络的GPS深度融合弹载惯导模型
被引量：
5
1
作者
蔡涵钰
鲜勇
张大巧
李少朋
潘晨辉
机构
火箭军工程大学作战保障学院
出处
《中国惯性技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第4期359-365,共7页
基金
国家自然科学基金(62103432)
中国博士后科学基金(284881)。
文摘
针对传统弹载惯性导航系统误差修正采用线性化模型,无法对非线性误差进行修正的缺点,提出一种基于神经网络的GPS深度融合弹载惯导模型。构建IMU六路脉冲数到发射惯性坐标系下视速度增量的非线性映射关系,利用GPS信息对网络误差模型进行训练,为GPS信号失效后的长航时惯性导航系统提供更高精度的误差修正模型。仿真实验结果表明,相较于纯惯性导航系统,所提模型能够在GPS信号失效后抑制惯导系统误差发散,速度精度提高76.56%,位置精度提高91.61%。
关键词
惯导模型
神经网络
误差修正
深度融合
Keywords
inertial navigation model
neural network
error correction
deep fusion
分类号
V249.32 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于神经网络的GPS深度融合弹载惯导模型
蔡涵钰
鲜勇
张大巧
李少朋
潘晨辉
《中国惯性技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2023
5
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