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神经网络辅助的GPS/INS组合导航自适应UKF算法
被引量：
23
1
作者
谭兴龙
王坚
赵长胜
《测绘学报》
EI
CSCD
北大核心
2015年第4期384-391,共8页
GPS/INS组合导航非线性系统最优估计算法中,基于统计信息和假设检验理论的多渐消因子自适应滤波算法的应用前提条件是残差向量为高斯白噪声。本文针对观测异常会影响残差向量的数字特性分布,提出了一种神经网络辅助的多重渐消因子自适应...
GPS/INS组合导航非线性系统最优估计算法中,基于统计信息和假设检验理论的多渐消因子自适应滤波算法的应用前提条件是残差向量为高斯白噪声。本文针对观测异常会影响残差向量的数字特性分布,提出了一种神经网络辅助的多重渐消因子自适应SVD-UKF算法。该算法采用神经网络算法削弱观测异常对残差序列高斯白噪声分布特性的影响,利用奇异值分解抑制UKF中先验协方差矩阵负定性变化,同时构造多重渐消因子对预测状态协方差阵进行调整,使得不同的滤波通道具有不同的调节能力,高效地应用于多变量复杂系统。最后利用车载实测数据进行了验证。结果表明,神经网络算法极大削弱了观测粗差对残差序列高斯白噪声分布特性的影响,拓展了多重渐消因子的应用范围,使其能在观测值含有粗差的条件下自适应调节不同滤波通道,消除滤波状态中的异常,提高组合导航解的精度和可靠性。
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关键词
GPS/INS组合导航
不敏卡尔曼滤波
径向基神经网络
多重渐消因子
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职称材料
题名
神经网络辅助的GPS/INS组合导航自适应UKF算法
被引量：
23
1
作者
谭兴龙
王坚
赵长胜
机构
江苏师范大学测绘学院
中国矿业大学环境与测绘学院
出处
《测绘学报》
EI
CSCD
北大核心
2015年第4期384-391,共8页
基金
国家自然科学基金(41174032)
新世纪优秀人才支持计划(NCET-13-1019)
江苏高校优势学科建设工程(SZBF2011-6-B35)~~
文摘
GPS/INS组合导航非线性系统最优估计算法中,基于统计信息和假设检验理论的多渐消因子自适应滤波算法的应用前提条件是残差向量为高斯白噪声。本文针对观测异常会影响残差向量的数字特性分布,提出了一种神经网络辅助的多重渐消因子自适应SVD-UKF算法。该算法采用神经网络算法削弱观测异常对残差序列高斯白噪声分布特性的影响,利用奇异值分解抑制UKF中先验协方差矩阵负定性变化,同时构造多重渐消因子对预测状态协方差阵进行调整,使得不同的滤波通道具有不同的调节能力,高效地应用于多变量复杂系统。最后利用车载实测数据进行了验证。结果表明,神经网络算法极大削弱了观测粗差对残差序列高斯白噪声分布特性的影响,拓展了多重渐消因子的应用范围,使其能在观测值含有粗差的条件下自适应调节不同滤波通道,消除滤波状态中的异常,提高组合导航解的精度和可靠性。
关键词
GPS/INS组合导航
不敏卡尔曼滤波
径向基神经网络
多重渐消因子
Keywords
GPS/INS
integrated
navigation
unscented
Kalman
filter
radial
basis
function
neural
network
mul
-
tiple
fading
factors
分类号
P228 [天文地球—大地测量学与测量工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
神经网络辅助的GPS/INS组合导航自适应UKF算法
谭兴龙
王坚
赵长胜
《测绘学报》
EI
CSCD
北大核心
2015
23
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