在GNSS導(dǎo)航解算中,通常以對觀測方程進行線性化后的模型進行計算,在復(fù)雜環(huán)境下,會影響導(dǎo)航解的精度�？柭鼮V波是一種高效的遞歸濾波器,在導(dǎo)航定位中,卡爾曼濾波能夠充分利用運動載體的動力學(xué)模型信息和觀測信息對載體狀態(tài)進行估計,但需要獲得動力學(xué)模型和觀測模型的先驗信息。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對非線性映射能以任何精度逼近,并且擁有很好的去噪、學(xué)習(xí)、自適應(yīng)等能力。因此本文研究了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法在導(dǎo)航定位中的應(yīng)用,論文的主要工作包括:（1）針對一般的定位解算需要用線性化的數(shù)學(xué)模型,無法逼近真實場景問題。研究了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的導(dǎo)航定位算法。該算法不需要固定的數(shù)學(xué)模型,通過大量的數(shù)據(jù)作訓(xùn)練去逼近觀測方程,該算法不僅對觀測噪聲有很好的抑制能力,同時對定位方程中的規(guī)律誤差有良好的學(xué)習(xí)能力。（2）考慮到標(biāo)準(zhǔn)卡爾曼濾波不能較好的處理非線性系統(tǒng),實際應(yīng)用中存在動力學(xué)模型不匹配問題,提出了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的動力學(xué)模型補償算法。通過訓(xùn)練,學(xué)習(xí)卡爾曼濾波增益與新息的乘積和動力學(xué)誤差的復(fù)雜映射關(guān)系,在預(yù)測階段對卡爾曼濾波結(jié)果進行動力學(xué)模型補償。仿真結(jié)果表明,該算法相對于自適應(yīng)抗差濾波,水平精度和垂直精度提高約10%,同時網(wǎng)絡(luò)對各種運動狀... 

【文章來源】：國防科技大學(xué)湖南省211工程院校985工程院校

【文章頁數(shù)】：77 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

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國防科技大學(xué)研究生院碩士學(xué)位論文第43頁(1)接收機：Novatel接收機;(2)測試電腦：通過RS232串口同時接收并保存導(dǎo)航接收機數(shù)據(jù)。采用RTK系統(tǒng)得到的定位結(jié)果作為參考，基準(zhǔn)站設(shè)在實驗室樓頂，實測接收機天線放置在跑車車頂(如圖3.18)，繞松雅湖環(huán)湖自行車道行駛。跑車實驗系統(tǒng)組成圖3.17所示。寬帶導(dǎo)航型天線合路內(nèi)饋電模塊導(dǎo)航接收機測試筆記本存儲數(shù)據(jù)UPS電源系統(tǒng)射頻線串口線圖3.17跑車實驗系統(tǒng)組成圖圖3.18跑車實驗天線放置圖

國防科技大學(xué)研究生院碩士學(xué)位論文第44頁跑車路線如圖3.19所示：圖3.19跑車實驗路線圖3.4.2實驗結(jié)果及分析各歷元間間隔1s，采集時間內(nèi)可見衛(wèi)星數(shù)目(截至角10°)變化如圖3.2002004006008001000120014001600180045678910歷元/s可見衛(wèi)星數(shù)目/個圖3.20可見衛(wèi)星數(shù)目變化圖可見衛(wèi)星的GDOP值如圖3.21

【參考文獻】：
期刊論文
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博士論文
[1]神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化方法及其在組合導(dǎo)航中的應(yīng)用研究[D]. 楊一.西北工業(yè)大學(xué) 2016
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本文編號：3614942