光学精密工程
光學精密工程
광학정밀공정
OPTICS AND PRECISION ENGINEERING
2014年
5期
1304-1311
,共8页
崔留争%高思远%贾宏光%储海荣%姜瑞凯
崔留爭%高思遠%賈宏光%儲海榮%薑瑞凱
최류쟁%고사원%가굉광%저해영%강서개
径向基函数神经网络%自适应卡尔曼滤波%信息融合%微电子机械系统%组合导航
徑嚮基函數神經網絡%自適應卡爾曼濾波%信息融閤%微電子機械繫統%組閤導航
경향기함수신경망락%자괄응잡이만려파%신식융합%미전자궤계계통%조합도항
Radial Basis Function(RBF) neural network%adaptive Kalman filtering%information fusion%Micro-electro-mechanical System(MEMS)%integrated navigation
为使基于微机电系统的捷联惯性导航/全球定位(MEMS-SINS/GPS)组合导航系统在GPS接收机无法正常工作时,仍能提供满足精度要求的导航信息,提出了径向基函数神经网络(RBFNN)辅助自适应卡尔曼滤波(AKF)的信息融合方法.首先,基于该方法设计了由神经网络训练与预测两种模式构成的组合导航系统.在GPS可用时,对RBFNN进行在线训练;在GPS失锁时,由RBFNN预测AKF更新过程的量测输入.然后,建立了RBFNN与AKF的数学模型,并设计了RBFNN的训练策略与AKF的自适应算法.最后,通过跑车实验验证了该信息融合方法的有效性.实验结果表明,在GPS断开时间为40 s和100 s时,系统的位置精度分别优于15m和90 m.该信息融合方法能在GPS失锁时对导航误差发散进行有效阻尼,是适用于小型无人机、制导炸弹与车辆的一种低成本、高鲁棒性、中等精度的导航方案.
為使基于微機電繫統的捷聯慣性導航/全毬定位(MEMS-SINS/GPS)組閤導航繫統在GPS接收機無法正常工作時,仍能提供滿足精度要求的導航信息,提齣瞭徑嚮基函數神經網絡(RBFNN)輔助自適應卡爾曼濾波(AKF)的信息融閤方法.首先,基于該方法設計瞭由神經網絡訓練與預測兩種模式構成的組閤導航繫統.在GPS可用時,對RBFNN進行在線訓練;在GPS失鎖時,由RBFNN預測AKF更新過程的量測輸入.然後,建立瞭RBFNN與AKF的數學模型,併設計瞭RBFNN的訓練策略與AKF的自適應算法.最後,通過跑車實驗驗證瞭該信息融閤方法的有效性.實驗結果錶明,在GPS斷開時間為40 s和100 s時,繫統的位置精度分彆優于15m和90 m.該信息融閤方法能在GPS失鎖時對導航誤差髮散進行有效阻尼,是適用于小型無人機、製導炸彈與車輛的一種低成本、高魯棒性、中等精度的導航方案.
위사기우미궤전계통적첩련관성도항/전구정위(MEMS-SINS/GPS)조합도항계통재GPS접수궤무법정상공작시,잉능제공만족정도요구적도항신식,제출료경향기함수신경망락(RBFNN)보조자괄응잡이만려파(AKF)적신식융합방법.수선,기우해방법설계료유신경망락훈련여예측량충모식구성적조합도항계통.재GPS가용시,대RBFNN진행재선훈련;재GPS실쇄시,유RBFNN예측AKF경신과정적량측수입.연후,건립료RBFNN여AKF적수학모형,병설계료RBFNN적훈련책략여AKF적자괄응산법.최후,통과포차실험험증료해신식융합방법적유효성.실험결과표명,재GPS단개시간위40 s화100 s시,계통적위치정도분별우우15m화90 m.해신식융합방법능재GPS실쇄시대도항오차발산진행유효조니,시괄용우소형무인궤、제도작탄여차량적일충저성본、고로봉성、중등정도적도항방안.
