【摘 要】
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针对车载组合导航系统噪声统计特性无法事先实时获取的问题,提出了一种神经网络辅助的自适应SSUKF信息融合算法。该算法利用神经网络在线估计系统噪声,采用SSUKF同时估计系统
【机 构】
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北京工业大学电子信息与控制工程学院,哈尔滨工业大学深空探测基础研究中心
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针对车载组合导航系统噪声统计特性无法事先实时获取的问题,提出了一种神经网络辅助的自适应SSUKF信息融合算法。该算法利用神经网络在线估计系统噪声,采用SSUKF同时估计系统状态和在线训练神经网络的权值,从而能在系统噪声统计特性未知的情况下获得组合导航系统的实时最优估计,给出了算法的详细实现过程。最后,针对车载INS/GPS组合导航系统的信息融合问题进行了仿真研究。仿真结果表明,该算法在系统噪声统计特性未知的情况下仍能获得高精度的估计效果,同时与自适应UKF算法相比,有效降低了算法的计算量,提高了算法运行的
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