基于智能学习方法的弹载捷联惯导系统误差分析

• 作者: 高晓冬 宋锐
• 来源期刊: 战术导弹技术
• 关键词: 捷联惯性导航系统 误差特性 神经网络 智能学习
• 年，卷（期）: 2021,（3）
• 所属期刊栏目: 制导、导航与控制|GUIDANCE,NAVIGATION&CONTROL TECHNOLOGY
• 页码范围: 51-56,97
• 页数: 7页
• 分类号: U666.12
• 语种: 中文
• DOI: 10.16358/j.issn.1009-1300.2021.1.511

摘要

针对弹载捷联惯性导航系统误差传播特性问题,提出基于智能学习的方法对系统姿态、速度和位置估计误差等进行分析.为抑制器件漂移和传统算法的高阶项近似误差等对系统精度的影响,在对捷联惯导系统器件误差模型、状态解算误差模型等分析的基础上,利用基于优化Elman神经网络的智能学习方法拟合系统非线性误差.在仿真试验中,基于设定的弹道,采集一定时间内系统量测和状态数据对模型参数进行迭代训练.最后,将训练好的网络模型用于系统状态估计,并与Kalman滤波方法进行比较,仿真结果表明所提方法具有更高的估计精度.