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GNSS拒止时基于并行CNN-BiLSTM回归和残差补偿的UAV导航误差校正方法
被引量：
1
1
作者
韩宾
邵一涵
+3 位作者
罗颖
田杰
曾闵
江虹
《湖南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第8期57-69,共13页
全球导航卫星系统(GNSS)拒止时,GNSS/惯性导航系统(INS)组合导航系统的性能严重下降,导致无人机集群导航误差快速发散.目前,利用神经网络预测位置与速度代替GNSS导航信息可校正无人机INS误差,但该方法仍存在定位误差较高且在轨迹突变时...
全球导航卫星系统(GNSS)拒止时,GNSS/惯性导航系统(INS)组合导航系统的性能严重下降,导致无人机集群导航误差快速发散.目前,利用神经网络预测位置与速度代替GNSS导航信息可校正无人机INS误差,但该方法仍存在定位误差较高且在轨迹突变时预测精度急剧下降的问题.因此,提出了一种基于卷积-双向长短时记忆网络联合残差补偿的位置与速度预测方法,用于提高位置与速度预测精度.首先,针对GNSS拒止后GNSS/INS组合导航系统定位误差较高的问题,提出卷积神经网络(CNN)与双向长短时记忆网络(BiLSTM)的融合模型,该模型可建立惯性测量单元(IMU)动力学测量数据与GNSS导航信息之间的关系,实现较准确的位置和速度预测.其次,针对轨迹突变时预测效果急剧下降的问题,提出并行CNNBiLSTM回归架构,在预测位置与速度的同时,挖掘IMU动力学测量数据、预测值与预测残差之间的关系,预测并补偿预测残差,增强模型在轨迹突变时的预测精度.仿真结果表明,所提模型在预测准确性、有效性和稳定性方面都优于CNN-LSTM、LSTM网络模型.
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关键词
全球
导航
卫星
系统
拒止
卷积
神经网络
双向长短时记忆
网络
残差补偿
自适应
卡尔曼滤波
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职称材料
新一代GNSS接收机的智能跟踪状态评估技术
被引量：
3
2
作者
金力
陆明泉
冯振明
《中国空间科学技术》
EI
CSCD
北大核心
2011年第4期38-47,共10页
新一代全球导航卫星系统的接收机需要根据用户所处环境,自适应地调整接收机内部参数以达到最稳健的导航效果。这就要求接收机在运行过程中通过评估跟踪状态去检测和分析用户场景。基于对传统接收机控制系统缺陷的分析,提出了智能接收机...
新一代全球导航卫星系统的接收机需要根据用户所处环境,自适应地调整接收机内部参数以达到最稳健的导航效果。这就要求接收机在运行过程中通过评估跟踪状态去检测和分析用户场景。基于对传统接收机控制系统缺陷的分析,提出了智能接收机的概念、特点及系统框架;在此基础上设计、分析接收机的智能跟踪状态评估算法;最后通过仿真验证了所设计的算法可以有效地识别场景及场景间的切换。
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关键词
智能接收机跟踪
自适应神经网络模糊推理系统全球导航卫星系统仿真
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职称材料
题名
GNSS拒止时基于并行CNN-BiLSTM回归和残差补偿的UAV导航误差校正方法
被引量：
1
1
作者
韩宾
邵一涵
罗颖
田杰
曾闵
江虹
机构
西南科技大学信息工程学院
中国工程物理研究院电子工程研究所
出处
《湖南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第8期57-69,共13页
基金
国家自然科学基金资助项目(61771410)
四川省科技计划资助项目(2023NSFSC1373,2024NSFSC0476)
西南科技大学博士基金项目(20zx7122,23zx7101)。
文摘
全球导航卫星系统(GNSS)拒止时,GNSS/惯性导航系统(INS)组合导航系统的性能严重下降,导致无人机集群导航误差快速发散.目前,利用神经网络预测位置与速度代替GNSS导航信息可校正无人机INS误差,但该方法仍存在定位误差较高且在轨迹突变时预测精度急剧下降的问题.因此,提出了一种基于卷积-双向长短时记忆网络联合残差补偿的位置与速度预测方法,用于提高位置与速度预测精度.首先,针对GNSS拒止后GNSS/INS组合导航系统定位误差较高的问题,提出卷积神经网络(CNN)与双向长短时记忆网络(BiLSTM)的融合模型,该模型可建立惯性测量单元(IMU)动力学测量数据与GNSS导航信息之间的关系,实现较准确的位置和速度预测.其次,针对轨迹突变时预测效果急剧下降的问题,提出并行CNNBiLSTM回归架构,在预测位置与速度的同时,挖掘IMU动力学测量数据、预测值与预测残差之间的关系,预测并补偿预测残差,增强模型在轨迹突变时的预测精度.仿真结果表明,所提模型在预测准确性、有效性和稳定性方面都优于CNN-LSTM、LSTM网络模型.
关键词
全球
导航
卫星
系统
拒止
卷积
神经网络
双向长短时记忆
网络
残差补偿
自适应
卡尔曼滤波
Keywords
global navigation satellite system(GNSS)denial
convolutional neural networks(CNN)
bidirec-tional long short-term memory network(BiLSTM)
residual compensation
adaptive kalman filter(AKF)
分类号
TN96 [电子电信—信号与信息处理]
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职称材料
题名
新一代GNSS接收机的智能跟踪状态评估技术
被引量：
3
2
作者
金力
陆明泉
冯振明
机构
清华大学
出处
《中国空间科学技术》
EI
CSCD
北大核心
2011年第4期38-47,共10页
文摘
新一代全球导航卫星系统的接收机需要根据用户所处环境,自适应地调整接收机内部参数以达到最稳健的导航效果。这就要求接收机在运行过程中通过评估跟踪状态去检测和分析用户场景。基于对传统接收机控制系统缺陷的分析,提出了智能接收机的概念、特点及系统框架;在此基础上设计、分析接收机的智能跟踪状态评估算法;最后通过仿真验证了所设计的算法可以有效地识别场景及场景间的切换。
关键词
智能接收机跟踪
自适应神经网络模糊推理系统全球导航卫星系统仿真
Keywords
Intelligent receiver Tracking Adaptive neural-network fazzy inference systemGlobal navigation satellite system Emulation
分类号
V556 [航空宇航科学与技术—人机与环境工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
GNSS拒止时基于并行CNN-BiLSTM回归和残差补偿的UAV导航误差校正方法
韩宾
邵一涵
罗颖
田杰
曾闵
江虹
《湖南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
新一代GNSS接收机的智能跟踪状态评估技术
金力
陆明泉
冯振明
《中国空间科学技术》
EI
CSCD
北大核心
2011
3
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职称材料
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