基于时频空间的非模型组合导航滤波方法

• 作者: 陶瞩 高赛赛 黄莹
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 组合导航 小波神经网络 卡尔曼滤波
• 年，卷（期）: 2019,（8）
• 所属期刊栏目: 设计与应用
• 页码范围: 258-261
• 页数: 4页
• 分类号: V24
• 语种: 中文
• DOI: 10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2019.08.054

摘要

针对传统的组合导航方法存在建立模型困难和数据维度大等问题,提出了一种利用小波神经网络,直接对解算后的位置速度误差信息进行非线性预测的方法,该方法充分利用小波神经网络强大的时频分析与非线性预测能力,摆脱了数学模型的桎梏,避免模型建立中引入新的误差,并采用多个并行网络对数据进行降维处理,大大降低了计算量;以卡尔曼滤波为参照进行仿真实验,结果表明,该方法能够有效提高组合导航系统的精度与实时性,为组合导航滤波提供一种新的可行路径.