基于改进神经网络增强自适应UKF的组合导航系统

• 作者: 刘昊 张琳婧 杨菊花 程鉴皓 陈光武
• 来源期刊: 电子与信息学报
• 学科: 工学
• 关键词: 组合导航 径向基神经网络 无迹卡尔曼滤波 GPS故障
• 年，卷（期）: 2019,（7）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 1766-1773
• 页数: 8页
• 分类号: TN967.2
• 字数: 3296字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11999/JEIT181171

摘要

基于微机电系统(MEMS)的惯性器件和全球定位系统(GPS)的组合导航系统在卫星信号失锁时存在误差发散的问题,该文提出一种基于人工蜂群算法(ABC)改进的径向基函数(RBF)神经网络增强改进的自适应无迹卡尔曼滤波算法(AUKF).在GPS信号失锁的情况下利用训练好的神经网络输出预测信息来对捷联惯导系统进行误差校正.最后通过车载半实物仿真实验验证该方法的性能.实验结果表明该方法在失锁情况下对于捷联惯导系统的误差发散有较为明显的抑制效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨菊花	兰州交通大学交通运输学院	31	144	7.0	10.0