典型文献
基于极限学习机的车用组合导航系统及应用
文献摘要：
由全球定位系统(GPS)和惯性导航系统(INS)组成的组合导航系统与GPS或INS独立系统相比,具有可靠、准确和连续的导航能力.结合云南省公路的多山环境,为了提高低成本INS/GPS组合导航系统的整体性能,考虑车辆运动速度快和GPS信号中断和遮蔽等问题,提出一种基于单隐层前馈神经网络方法.首先利用离散小波变换(DWT)对采集到的信号进行滤波,提取有效的车辆运动信息,然后输出到极限学习机(ELM);再利用ELM具备的学习速度快、泛化性能好等特点,提出基于ELM的模型来训练和预测INS的定位误差,最小化误差来优化估计精度和速度;进行了实车实验,验证了提出的模型在估算GPS中断时INS的误差精度的效率,并将实验结果与扩展卡尔曼滤波(EKF)和自适应神经模糊推理系统(ANFIS)方法进行比较.结果表明,ELM在对无GPS信号的低成本INS定位预测方面具有良好的适用性,其性能比EKF和ANFIS分别高出约42％和75％.
文献关键词：
组合导航系统;全球定位系统;惯性导航系统;离散小波变换;神经网络;极限学习机;GPS中断;低成本
中图分类号：
作者姓名：
万能;罗雅婷
作者机构：
西南林业大学 机械与交通学院,云南 昆明 650224;云南交通职业技术学院,云南 昆明 650500
文献出处：
引用格式：
[1]万能;罗雅婷-.基于极限学习机的车用组合导航系统及应用)[J].现代电子技术,2022(15):133-138
A类：
B类：
极限学习机,车用,组合导航系统,全球定位系统,GPS,惯性导航系统,INS,独立系统,山环,整体性能,运动速度,遮蔽,单隐层前馈神经网络,神经网络方法,离散小波变换,DWT,运动信息,出到,ELM,学习速度,泛化性能,定位误差,估计精度,实车实验,扩展卡尔曼滤波,EKF,自适应神经模糊推理系统,ANFIS,定位预测,性能比
AB值：
0.273196
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