| 基于改进径向基神经网络的MEMS惯导系统误差抑制方法 |
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| 引用本文： | 陈光武,李文元,于月,刘孝博.基于改进径向基神经网络的MEMS惯导系统误差抑制方法[J].中国惯性技术学报,2019(1):15-22,94. |
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| 作者姓名： | 陈光武 李文元 于月 刘孝博 |
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| 作者单位： | 1.兰州交通大学自动控制研究所;2.甘肃省高原交通信息工程及控制重点实验室 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(61863024);甘肃省基础研究创新群体计划(1606RJIA327);甘肃省高等学校科研项目资助(2018C-11);甘肃省自然基金(18JR3RA107);甘肃省科技计划资助(18CX3ZA004) |
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| 摘 要： | 由微机电惯性导航系统和全球定位系统构成的组合导航系统在卫导信号失锁的情况下,纯惯导定位误差将迅速发散。为了抑制惯导系统误差发散,提出了改进的径向基神经网络与自适应卡尔曼滤波算法,并提出了新的网络训练模型,采用自适应量子粒子群算法改进径向基神经网络的结构设计与参数。在卫导信号可用时用组合导航数据训练神经网络,当卫导信号失锁时,由改进的径向基神经网络预测自适应卡尔曼滤波的量测,使滤波器继续为系统提供速度与位置修正值。实验结果表明,转弯行驶状态下,卫星失锁15 s时,相比较原算法,水平定位精度提高了62%,有效抑制了惯导误差。
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| 关 键 词： | 惯性导航系统 误差抑制 自适应量子粒子群 径向基神经网络 自适应卡尔曼滤波 |
Error suppression method of MEMS inertial navigation system based on improved radial basis neural network |
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| CHEN Guangwu,LI Wenyuan,YU Yue,LIU Xiaobo.Error suppression method of MEMS inertial navigation system based on improved radial basis neural network[J].Journal of Chinese Inertial Technology,2019(1):15-22,94. |
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| Authors: | CHEN Guangwu LI Wenyuan YU Yue LIU Xiaobo |
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| Institution: | (Automatic Control Research Institute,Lanzhou Jiaotong University,Lanzhou 730070,China;Gansu Provincial Key Laboratory of Traffic Information Engineering and Control,Lanzhou 730070,China) |
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| Abstract: | CHEN Guangwu;LI Wenyuan;YU Yue;LIU Xiaobo(Automatic Control Research Institute,Lanzhou Jiaotong University,Lanzhou 730070,China;Gansu Provincial Key Laboratory of Traffic Information Engineering and Control,Lanzhou 730070,China) |
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| Keywords: | inertial navigation system error restraining adaptive quantum particle swan optimization radial basis function neural network adaptive Kalman filtering |
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