基于MLP神经网络改进组合导航算法

• 作者: 方伟 江金光 谢东鹏
• 来源期刊: 计算机工程与设计
• 学科: 工学
• 关键词: MLP神经网络 GPS/INS组合导航 GPS失锁 惯性导航系统 误差发散
• 年，卷（期）: 2021,（1）
• 所属期刊栏目: 软件与算法
• 页码范围: 65-69
• 页数: 5页
• 分类号: TP183
• 语种: 中文
• DOI: 10.16208/j.issn1000-7024.2021.01.010

摘要

为解决GPS信号失锁条件下,GPS/INS(inertial navigation system)组合导航系统解算精度降低甚至发散的问题,提出采用多层感知机神经网络(multilayer perceptron neural networks,MLPNN)来辅助组合导航系统.在GPS信号有效时对神经网络进行训练,在GPS失锁时利用神经网络对INS的导航误差进行修正,实现组合导航的连续性.跑车实验数据表明,GPS信号失锁360 s左右时,MLPNN辅助的组合导航方法最大位置误差在40 m以内,相对于纯惯性导航推算降低了35％ 的误差.该算法对GPS失锁后抑制GPS/INS组合导航系统误差快速发散、提高导航解算精度有显著效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	江金光		29	75	6.0	7.0
2	方伟		8	54	4.0	7.0
3	谢东鹏		1	0	0.0	0.0