捷聯(lián)慣性基組合導航中,輔助信息源短時失效會導致組合精度降低,對此提出高斯過程回歸輔助捷聯(lián)慣性基組合導航算法。該方法利用經(jīng)過組合導航閉環(huán)校正的捷聯(lián)慣性導航系統(tǒng)速度輸出作為高斯過程回歸的訓練輸入集,輔助信息源的速度輸出作為訓練輸出集,在未發(fā)生失效時對高斯過程回歸進行訓練,輔助信息源失效時利用高斯過程回歸預測輔助信息源輸出以實現(xiàn)組合濾波量測更新。在實測實驗中,利用低精度微機電系統(tǒng)/全球定位系統(tǒng)組合車載數(shù)據(jù),比較所提算法與傳統(tǒng)算法在失效情況下姿態(tài)、位置和陀螺常值漂移估計效果。結果顯示:在60 s的短時失效情況下,所提算法縱搖、橫搖、位置估計效果提高90%左右,航向估計提高70.7%,東向、北向陀螺漂移估計分別提高10.3%,10.8%,證明所提算法可以有效地解決組合導航中輔助信息源短時失效問題。 

【文章來源】：兵工學報. 2020,41(10)北大核心EICSCD

【文章頁數(shù)】：8 頁

【文章目錄】：
0 引言
1 捷聯(lián)慣導基本模型
2 GPR算法基本原理
3 GPR-USQUE算法
4 實驗與分析
5 結論


【參考文獻】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
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本文編號：3149417