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基于卡尔曼滤波-神经网络预测的GNSS%2fINS误差反馈校正的研究

消耗积分:1 | 格式:pdf | 大小:2423KB | 2015-08-19

张瑾

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当GNSS信号失锁时，GNSS/INS组合导航系统的误差会随着时间而积聚从而失去导航的功能。通过理论分析和数学建模，本文提出了一种基于卡尔曼滤波-RBF神经网络预测INS误差并进行补偿，从而弥补GNSS失锁无法导航的缺陷。卡尔曼滤波器为神经网络的训练提供了数据预处理的作用。通过跑车实验和仿真，最后证实了方法的可行性，在平均位置误差为3米的情况下，能够持续30秒左右的精准预测。
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