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神经网络在GNSS导航定位中的应用研究

发布时间:2022-02-05 08:50
  在GNSS导航解算中,通常以对观测方程进行线性化后的模型进行计算,在复杂环境下,会影响导航解的精度。卡尔曼滤波是一种高效的递归滤波器,在导航定位中,卡尔曼滤波能够充分利用运动载体的动力学模型信息和观测信息对载体状态进行估计,但需要获得动力学模型和观测模型的先验信息。神经网络对非线性映射能以任何精度逼近,并且拥有很好的去噪、学习、自适应等能力。因此本文研究了神经网络方法在导航定位中的应用,论文的主要工作包括:(1)针对一般的定位解算需要用线性化的数学模型,无法逼近真实场景问题。研究了一种基于神经网络的导航定位算法。该算法不需要固定的数学模型,通过大量的数据作训练去逼近观测方程,该算法不仅对观测噪声有很好的抑制能力,同时对定位方程中的规律误差有良好的学习能力。(2)考虑到标准卡尔曼滤波不能较好的处理非线性系统,实际应用中存在动力学模型不匹配问题,提出了基于神经网络的动力学模型补偿算法。通过训练,学习卡尔曼滤波增益与新息的乘积和动力学误差的复杂映射关系,在预测阶段对卡尔曼滤波结果进行动力学模型补偿。仿真结果表明,该算法相对于自适应抗差滤波,水平精度和垂直精度提高约10%,同时网络对各种运动状... 

【文章来源】:国防科技大学湖南省211工程院校985工程院校

【文章页数】:77 页

【学位级别】:硕士

【部分图文】:

神经网络在GNSS导航定位中的应用研究


香港地政署cors站分布

天线,接收机


国防科技大学研究生院硕士学位论文第43页(1)接收机:Novatel接收机;(2)测试电脑:通过RS232串口同时接收并保存导航接收机数据。采用RTK系统得到的定位结果作为参考,基准站设在实验室楼顶,实测接收机天线放置在跑车车顶(如图3.18),绕松雅湖环湖自行车道行驶。跑车实验系统组成图3.17所示。宽带导航型天线合路内馈电模块导航接收机测试笔记本存储数据UPS电源系统射频线串口线图3.17跑车实验系统组成图图3.18跑车实验天线放置图

路线图,路线图,卫星,历元


国防科技大学研究生院硕士学位论文第44页跑车路线如图3.19所示:图3.19跑车实验路线图3.4.2实验结果及分析各历元间间隔1s,采集时间内可见卫星数目(截至角10°)变化如图3.2002004006008001000120014001600180045678910历元/s可见卫星数目/个图3.20可见卫星数目变化图可见卫星的GDOP值如图3.21

【参考文献】:
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博士论文
[1]神经网络优化方法及其在组合导航中的应用研究[D]. 杨一.西北工业大学 2016
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本文编号:3614942

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