本文選題：PINS + 導航誤差LS-SVR��； 參考：《中國慣性技術學報》2014年01期

【摘要】：平臺慣導系統(tǒng)(PINS)長期重復性參數(shù)是評價PINS綜合性能是否滿足導航精度的重要因素。在PINS動態(tài)飛行條件下,采用PINS導航誤差模型能夠根據(jù)PINS各單項性能參數(shù)對其綜合性能進行精確計算,但該方法計算時間長,在PINS應用決策階段不能滿足快速評判的時效要求。對此提出了基于PINS導航誤差模型和最小二乘支持向量機回歸(LS-SVR)相結合的PINS綜合性能預測方法。在PINS貯存準備階段采用導航誤差模型與LS-SVR組合方法構建PINS綜合性能預測模型,在應用決策階段采用實時預測的PINS各單項性能指標參數(shù),運用PINS綜合性能預測模型對每套PINS進行足夠次數(shù)綜合性能預測,使用PINS綜合性能評判指標對每套PINS綜合性能進行評判,可以快速得到PINS綜合性能評判結果。經(jīng)過計算驗證,表明該組合預測方法不僅具有很高的PINS綜合性能預測精度,而且有效提高了PINS綜合性能預測效率和評判效果,具有很好的實際應用及評判決策價值。
[Abstract]:The long-term repeatability of platform inertial navigation system (sins) is an important factor to evaluate whether the integrated performance of PINS meets the navigation accuracy. Under the condition of PINS dynamic flight, the PINS navigation error model can accurately calculate its comprehensive performance according to the individual performance parameters of PINS, but the calculation time of this method is long, so it can not meet the time requirement of fast evaluation in the PINS application decision stage. Based on the PINS navigation error model and the least squares support vector machine regression algorithm (LS-SVR), a comprehensive performance prediction method for PINS is proposed. The integrated performance prediction model of PINS is constructed by the combination of navigation error model and LS-SVR in the stage of PINS storage and preparation. In the stage of decision making, the parameters of each single item performance index of PINS are predicted in real time. The comprehensive performance prediction model of PINS is used to predict the comprehensive performance of each set of PINS, and the comprehensive performance of each set of PINS is evaluated by PINS comprehensive performance evaluation index. The comprehensive performance evaluation results of PINS can be obtained quickly. The results of calculation and verification show that the combined prediction method not only has high prediction accuracy of PINS comprehensive performance, but also effectively improves the efficiency and evaluation effect of PINS comprehensive performance prediction, and has a good practical application and decision value.
【作者單位】： 哈爾濱工業(yè)大學空間控制與慣性技術研究中心;解放軍96117部隊;北京自動化控制設備研究所;
【基金】：國防重點項目(61388010404)
【分類號】：TN966

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：1915092