一种RVM的INS参数长期稳定性预测与补偿方法

发布时间：2018-03-21 10:01

  本文选题：相关向量机　切入点：惯导系统　出处：《哈尔滨工业大学学报》2014年09期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：为提高惯导系统参数长期稳定性,降低人工标定成本,增强惯导系统使用效能,提出一种基于相关向量机的惯导系统参数长期稳定性预测和补偿方法,选择均值和标准差作为参数稳定性的性能指标.而对于均值随时间变化具有明显规律的参数,采用RVM方法对存贮时间较长的参数稳定性均值进行回归建模,根据模型对存贮时间较短的参数稳定性进行性能预测和标定参数补偿.最后对惯导系统中重要参数加速度计标度因数长期稳定性进行建模预测和参数补偿,补偿后结果显示,间隔时间约6个月的参数稳定性均值性能提高了50.90%,验证了所提方法具有很好的实际应用价值,且表明使用该方法能够代替人工标定,以增强惯导系统使用效能.
[Abstract]:In order to improve the long-term stability of inertial navigation system parameters, reduce the cost of manual calibration and enhance the operational efficiency of inertial navigation system, a method for predicting and compensating the long-term stability of inertial navigation system parameters based on correlation vector machine is proposed. The mean value and standard deviation are selected as the performance indexes of parameter stability. For the parameters whose mean value varies with time obviously, the RVM method is used to model the mean value of parameter stability with longer storage time. According to the model, the performance prediction and calibration parameter compensation for the parameter stability with shorter storage time are carried out. Finally, the model prediction and parameter compensation for the long-term stability of the accelerometer scale factor of the important parameter in the inertial navigation system are carried out. The mean performance of parameter stability at intervals of about 6 months has been improved by 50.90, which verifies that the proposed method has good practical application value, and indicates that the proposed method can replace manual calibration to enhance the operational effectiveness of inertial navigation system.
【作者单位】： 哈尔滨工业大学空间控制与惯性技术研究中心;解放军96117部队;北京自动化控制设备研究所;
【基金】：国家重点基础研究发展规划资助项目(61388010404)
【分类号】：TN966

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1643358