神经网络辅助的GPS/INS组合导航自适应UKF算法

• 作者: 王坚 谭兴龙 赵长胜
• 来源期刊: 测绘学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: GPS/INS组合导航 不敏卡尔曼滤波 径向基神经网络 多重渐消因子
• 年，卷（期）: 2015,（4）
• 所属期刊栏目: [大地测量学与导航]
• 页码范围: 384-391
• 页数: 8页
• 分类号: P228
• 字数: 5456字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11947/j.AGCS.2015.20140216

摘要

GPS/I NS组合导航非线性系统最优估计算法中，基于统计信息和假设检验理论的多渐消因子自适应滤波算法的应用前提条件是残差向量为高斯白噪声。本文针对观测异常会影响残差向量的数字特性分布，提出了一种神经网络辅助的多重渐消因子自适应SVD‐UKF算法。该算法采用神经网络算法削弱观测异常对残差序列高斯白噪声分布特性的影响，利用奇异值分解抑制U KF中先验协方差矩阵负定性变化，同时构造多重渐消因子对预测状态协方差阵进行调整，使得不同的滤波通道具有不同的调节能力，高效地应用于多变量复杂系统。最后利用车载实测数据进行了验证。结果表明，神经网络算法极大削弱了观测粗差对残差序列高斯白噪声分布特性的影响，拓展了多重渐消因子的应用范围，使其能在观测值含有粗差的条件下自适应调节不同滤波通道，消除滤波状态中的异常，提高组合导航解的精度和可靠性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王坚	中国矿业大学环境与测绘学院	130	1298	20.0	27.0
2	谭兴龙	江苏师范大学测绘学院	8	47	3.0	6.0
6	赵长胜	江苏师范大学测绘学院	29	108	5.0	9.0