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基于递归模糊小波神经网络的INS-GNSS组合导航算法
被引量：
6
1
作者
于仁海
曹春燕
+1 位作者
张闯
房美含
《上海海事大学学报》
北大核心
2021年第2期8-14,共7页
为提高惯性导航系统(inertial navigation system,INS)与全球卫星导航系统(global navigation satellite system,GNSS)相结合的组合导航系统在GNSS中断期间的精度,提出一种基于递归模糊小波神经网络(recurrent fuzzy wavelet neural net...
为提高惯性导航系统(inertial navigation system,INS)与全球卫星导航系统(global navigation satellite system,GNSS)相结合的组合导航系统在GNSS中断期间的精度,提出一种基于递归模糊小波神经网络(recurrent fuzzy wavelet neural network,RFWNN)的启发式神经网络结构,用于INS的速度和位置误差补偿。在GNSS正常工作时,利用INS-GNSS数据将RFWNN训练成一个高精度的预测模型;在GNSS中断期间,利用被训练好的RFWNN模型补偿INS的速度和位置误差。为对所提出的RFWNN辅助INS-GNSS的性能进行评估,进行实船试验,结果表明利用RFWNN能够有效地对GNSS中断时的速度和位置信息进行高精度修正。
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关键词
惯性导航系统(INS)
全球卫星导航系统(GNSS)
递归
模糊
小波
神经网络
(
rfwnn
)
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职称材料
题名
基于递归模糊小波神经网络的INS-GNSS组合导航算法
被引量：
6
1
作者
于仁海
曹春燕
张闯
房美含
机构
大连海事大学航海学院
出处
《上海海事大学学报》
北大核心
2021年第2期8-14,共7页
基金
国家自然科学基金(51939001,61976033)
大连市重点学科重大课题科技创新基金(2018J11CY022)。
文摘
为提高惯性导航系统(inertial navigation system,INS)与全球卫星导航系统(global navigation satellite system,GNSS)相结合的组合导航系统在GNSS中断期间的精度,提出一种基于递归模糊小波神经网络(recurrent fuzzy wavelet neural network,RFWNN)的启发式神经网络结构,用于INS的速度和位置误差补偿。在GNSS正常工作时,利用INS-GNSS数据将RFWNN训练成一个高精度的预测模型;在GNSS中断期间,利用被训练好的RFWNN模型补偿INS的速度和位置误差。为对所提出的RFWNN辅助INS-GNSS的性能进行评估,进行实船试验,结果表明利用RFWNN能够有效地对GNSS中断时的速度和位置信息进行高精度修正。
关键词
惯性导航系统(INS)
全球卫星导航系统(GNSS)
递归
模糊
小波
神经网络
(
rfwnn
)
Keywords
inertial navigation system(INS)
global navigation satellite system(GNSS)
recurrent fuzzy wavelet neural network(
rfwnn
)
分类号
U666.11 [交通运输工程—船舶及航道工程]
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作者
出处
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1
基于递归模糊小波神经网络的INS-GNSS组合导航算法
于仁海
曹春燕
张闯
房美含
《上海海事大学学报》
北大核心
2021
6
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