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基于離散灰色神經網絡模型的車輛GNSS/INS組合導航方法

792   編輯：管理員   來源：中冶有色網  
2023-03-19 09:05:32
本發明公開了一種基于離散灰色神經網絡模型的車輛GNSS/INS組合導航方法，包括以下步驟：S1：根據微慣性器件輸出的角增量和比力，利用慣導數值更新算法解算車輛的姿態、速度和位置；S2：建立基于DGM(1,1)的離散灰度預測模型；S3：改進多層神經網絡MLP；S4：設計基于離散灰度神經網絡的混合智能預測算法DGM?MLP；S5：以慣導誤差方程為狀態方程，INS解算的位置與GNSS的位置之差為觀測量或者INS解算的位置與偽GNSS位置之差為觀測量，利用卡爾曼濾波器KF對組合導航系統進行狀態估計；S6：卡爾曼濾波器KF估計得到的位置、速度和姿態誤差對慣導解算結果進行輸出校正，陀螺和加表誤差對慣導進行反饋校正。本發明能夠有效解決GNSS信號失效時導航精度降低的問題。
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聲明：
“基于離散灰色神經網絡模型的車輛GNSS/INS組合導航方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究，如用于商業用途，請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)
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