基于小波神经网络的高精度惯导重力扰动补偿方法

发布时间：2017-09-05 14:21

  本文关键词：基于小波神经网络的高精度惯导重力扰动补偿方法

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【摘要】：重力扰动矢量(空间同一点实际重力与正常重力之差,包括垂线偏差和重力异常两部分)一直是惯性导航系统的重要误差源之一。针对重力扰动误差精确补偿问题,推导并建立了考虑重力扰动的惯导误差方程,并提出了基于小波神经网络的重力扰动补偿方法。通过仿真验证了小波神经网络的重力扰动补偿方法对惯导导航精度的提高效果。24 h仿真结果表明:所提出的重力扰动补偿方法能有效减小惯导导航系统误差,经重力扰动矢量补偿后,速度误差最大能减小约0.2 m/s,降低约30%,位置误差最大能减小约3000 m,降低约25%。
【作者单位】： 北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院;惯性技术国防重点实验室;
【关键词】： 捷联惯导系统 重力扰动补偿 惯导误差方程 小波神经网络
【基金】：国家自然科学基金(61340044,11202010)
【分类号】：TN96;TP183
【正文快照】： 惯性导航系统[1]不需要任何外来信息,也不会向外辐射任何信息,仅靠惯性导航系统本身就能在全天侯条件下,在全球范围内和任何介质环境里自主地、隐蔽地进行连续的三维定位和三维定向,具有诸多其他导航系统无法比拟的优点,故广泛应用于军事,民用等诸多领域。随着惯性器件精度的

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本文编号：798501