在黑障區(qū)飛行階段中,慣性導(dǎo)航系統(tǒng)會因缺少輔助導(dǎo)航系統(tǒng)而持續(xù)累積誤差,導(dǎo)致飛行器導(dǎo)航系統(tǒng)可靠性下降。針對這一問題,提出了一種新的基于極限學(xué)習(xí)機(jī)的黑障區(qū)智能導(dǎo)航算法,通過極限學(xué)習(xí)機(jī)（ELM）對GPS正常工作的導(dǎo)航信息進(jìn)行學(xué)習(xí)。在黑障區(qū),利用學(xué)習(xí)得到的模型對慣性導(dǎo)航系統(tǒng)進(jìn)行誤差補(bǔ)償,較好地修正了當(dāng)GPS失鎖時慣性導(dǎo)航系統(tǒng)的誤差,避免了因誤差累積而導(dǎo)致的導(dǎo)航信息發(fā)散。仿真結(jié)果表明,該算法能夠保證在GPS失鎖的黑障區(qū)中導(dǎo)航系統(tǒng)輸出的信息有較好的可靠性和精度,能夠為接下來的姿態(tài)調(diào)整和著陸準(zhǔn)備提供良好的基礎(chǔ)。 

【文章來源】：導(dǎo)航與控制. 2020,19(03)

【文章頁數(shù)】：7 頁

【部分圖文】：

極限學(xué)習(xí)機(jī)神經(jīng)元示意圖

天文導(dǎo)航系統(tǒng)(Celestial Navigation System,CNS)獨(dú)立工作,星敏感器敏感天體方位信息,測得的姿態(tài)信息精度高且誤差不隨時間累積。但是,星敏感器測得的姿態(tài)信息是載體系相對于地心慣性系的數(shù)據(jù),該數(shù)據(jù)需要進(jìn)行坐標(biāo)轉(zhuǎn)換為需要的導(dǎo)航坐標(biāo)系下的姿態(tài)信息,轉(zhuǎn)換過程中會引入計算誤差,同時也會耦合到位置誤差,故導(dǎo)致了天文導(dǎo)航系統(tǒng)可靠性的下降[12]。又因為天文導(dǎo)航系統(tǒng)在大氣層內(nèi)易受天氣的影響,且進(jìn)入黑障區(qū)后工作條件難以滿足,所以為保證導(dǎo)航系統(tǒng)的可靠性,在進(jìn)入黑障區(qū)前利用天文導(dǎo)航信息對陀螺輸出信息進(jìn)行開環(huán)修正,不影響GPS的閉環(huán)系統(tǒng)工作,其整體設(shè)計方案如圖2所示。陀螺的誤差估計修正要根據(jù)陀螺的原始輸出信息解出載體相對于慣性坐標(biāo)系的姿態(tài)信息,同天文定姿量測信息相結(jié)合,經(jīng)由Kalman濾波器對陀螺的漂移誤差進(jìn)行估計和跟蹤,為黑障區(qū)的導(dǎo)航系統(tǒng)可靠性提供保證。為有效利用高精度天文定姿信息,首先需要推導(dǎo)建立地心慣性坐標(biāo)系下的系統(tǒng)狀態(tài)方程。記載體相對于地心慣性坐標(biāo)系的真實姿態(tài)四元數(shù)為Q,則

根據(jù)上述原由,選擇ELM進(jìn)行擬合學(xué)習(xí)非線性系統(tǒng)模型。該系統(tǒng)的工作狀態(tài)有兩種方式:1)GPS有效時的ELM網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練方式;2)GPS失鎖時的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測方式。當(dāng)GPS正常工作時,系統(tǒng)如圖3所示。利用傳統(tǒng)的INS/GPS組合導(dǎo)航系統(tǒng)進(jìn)行誤差修正(實線部分),同時ELM利用正常數(shù)據(jù)在線學(xué)習(xí)(虛線部分)。當(dāng)GPS失鎖時,系統(tǒng)如圖4所示,由ELM預(yù)測的觀測值繼續(xù)進(jìn)行誤差修正。圖4 GPS失鎖時的導(dǎo)航系統(tǒng)方案示意圖

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
[1]空天飛行器慣性/天文組合導(dǎo)航關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 趙慧.南京航空航天大學(xué) 2015
[2]基于SINS/BDS/CNS的高超聲速飛行器組合導(dǎo)航研究[D]. 周邦大.國防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2010



本文編號：3541746