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题名分段式AEKF高速弹丸组合导航算法
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作者
刘宁
栗浩睿
苏中
范军芳
沈凯
赵文江
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机构
北京信息科技大学高动态导航技术北京市重点实验室
北京理工大学自动化学院
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出处
《中国惯性技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2024年第11期1117-1124,1141,共9页
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基金
国家自然科学基金面上项目(62471048)
装备预研教育部联合基金项目(8091B03032311)
群体协同与自主实验室开放基金课题(QXZ23013403)。
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文摘
在高速弹丸组合导航系统中,由于弹丸受空中复杂环境以及自身高速自旋、振动等因素影响,使得量测噪声统计特性无法被准确获取,导致组合导航系统精度下降。针对这一问题,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的分段式自适应扩展卡尔曼滤波(AEKF)高速弹丸组合导航方法。在GNSS/SINS松组合框架下,根据高速弹丸每个飞行阶段的速度变化率与俯仰角特性,训练可实时辨识弹丸飞行阶段的CNN模型,并将特定的飞行阶段与AEKF算法中的噪声估计器参数关联,使得弹丸在高速飞行过程中可根据飞行阶段自适应调节AEKF滤波算法的量测噪声协方差矩阵,从而提高弹丸组合导航精度。所提方法与一般AEKF弹丸组合导航方法在相同数据下进行测试、比较。测试结果表明,所提方法的速度和位置均方根误差平均下降了54%,43%,有较好的参考与应用价值。
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关键词
弹丸组合导航
飞行阶段辨识
卷积神经网络
自适应扩展卡尔曼滤波
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Keywords
projectile navigation
flight phase identification
convolutional neural networks
adaptive extended Kalman filter
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分类号
U666.1
[交通运输工程—船舶及航道工程]
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