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神经网络修正的速度约束辅助车载SINS定位算法
文献摘要：
对于车载全球导航卫星系统(GNSS)/捷联惯性导航系统(SINS)组合导航系统,针对GNSS失效而SINS单独工作时仅使用速度约束辅助SINS其纵向位置误差逐渐发散的问题,提出一种神经网络修正的速度约束辅助车载SINS定位算法.通过径向基函数(RBF)神经网络预测SINS纵向位置误差修正系数,以提高SINS单独工作时的定位精度;此外,提出一种限定记忆指数加权实时估计量测噪声的自适应滤波算法.在人为设置GNSS失效以及真实隧道场景下进行车载试验,结果表明本文算法能够在不停车情况下在线修正SINS纵向位置误差,相比于速度约束与卡尔曼滤波相结合的常规算法,有效地提高了 GNSS失效时的车载SINS定位精度.
文献关键词：
捷联惯性导航系统(SINS);速度约束;神经网络;自适应滤波
中图分类号：
作者姓名：
李正帅;缪玲娟;周志强;吴子昊
作者机构：
北京理工大学自动化学院,北京100081
文献出处：
引用格式：
[1]李正帅;缪玲娟;周志强;吴子昊-.神经网络修正的速度约束辅助车载SINS定位算法)[J].宇航学报,2022(09):1236-1245
A类：
B类：
速度约束,SINS,定位算法,全球导航卫星系统,GNSS,捷联惯性导航系统,组合导航系统,纵向位置,位置误差,发散,径向基函数,RBF,神经网络预测,误差修正,修正系数,定位精度,指数加权,权实,实时估计,估计量,量测噪声,自适应滤波算法,道场,车载试验,不停车,下在,在线修正,卡尔曼滤波
AB值：
0.286231
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