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基于库曼卡尔曼滤波器和神经网络的GPS中断期间MEMS-INS / GPS系统的双重优化
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上传时间: 2021-03-15
详细说明：为了提高基于微机电系统（MEMS）的惯性导航系统（INS）/全球定位系统（GPS）集成导航系统的性能，提出了一种双重优化方案，该方案包括一个库尔曼卡尔曼滤波器（CKF）-多层感知器。 （MLP）和径向基函数（RBF）-CKF用于补偿GPS中断期间的位置和速度误差。 所提出的方法具有以下优点：（i）CKF-MLP的泛化能力远优于扩展卡尔曼滤波器（EKF）-MLP和无味卡尔曼滤波器（UKF）-MLP等其他方法。提出的CKF-MLP甚至在长时间GPS中断时也能提供高度准确的位置信息； （ii）RBF-CKF的误差估计精度高于其他神经网络辅助CKF方法，例如Adaboost-CKF和随机森林（RF）-CKF，以及拟议的CKF-当GPS信号可用时，MLP可以自适应地估计MLP的权重并获得适当的内部结构； （iii）将RBF添加到CKF中，以建立所提出的RBF-CKF中的滤波器参数与估计误差之间的关系； （iv）在GPS中断期间，在所提出的双重优化方案中预测并补偿了位置误差和速度误差。 收集现场测试数据以评估提出的解决方案。 实验结果表明：（i）使用提出的CKF-MLP策略，东部位置速度的均方根误
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