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结合自适应滤波和神经网络的GNSS/INS抗差组合导航算法

高为广 陈谷仓

高为广, 陈谷仓. 结合自适应滤波和神经网络的GNSS/INS抗差组合导航算法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2014, 39(11): 1323-1328.
引用本文: 高为广, 陈谷仓. 结合自适应滤波和神经网络的GNSS/INS抗差组合导航算法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2014, 39(11): 1323-1328.
Gao Weiguang, Chen Gucang. Integrated GNSS/INS Navigation Algorithms Combining Adaptive Filter with Neural Network[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2014, 39(11): 1323-1328.
Citation: Gao Weiguang, Chen Gucang. Integrated GNSS/INS Navigation Algorithms Combining Adaptive Filter with Neural Network[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2014, 39(11): 1323-1328.

结合自适应滤波和神经网络的GNSS/INS抗差组合导航算法

基金项目: 国家自然科学基金资助项目41304024 高等学校全国优秀博士学位论文作者专项资金资助项目201162
详细信息
    作者简介:

    高为广博士 副研究员 主要从事卫星导航总体设计与试验评估工作

  • 中图分类号: P228

Integrated GNSS/INS Navigation Algorithms Combining Adaptive Filter with Neural Network

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出版历程
  • 收稿日期:  2014-03-12
  • 刊出日期:  2014-11-05

结合自适应滤波和神经网络的GNSS/INS抗差组合导航算法

    基金项目:  国家自然科学基金资助项目41304024 高等学校全国优秀博士学位论文作者专项资金资助项目201162
    作者简介:

    高为广博士 副研究员 主要从事卫星导航总体设计与试验评估工作

  • 中图分类号: P228

摘要: 针对GNSS/lNS松组合导航系统观测信息无冗余,而且观测信息可能存在异常的情形,结合自适应滤波算法和神经网络算法,提出了两种UNSS/lNS抗差自适应组合导航解算方案,根据观测信息和动力学模型信息异常情况,给出了1种GNSS/lNS抗差自适应滤波算法。利用实测数据进行了验证,结果表明,1种抗差自适应滤波算法在观测信息不足的情况下,不但能够抑制动力学模型扰动异常对导航解的影响,而且能够较好地抑制异常观测信息对导航解的影响。

English Abstract

高为广, 陈谷仓. 结合自适应滤波和神经网络的GNSS/INS抗差组合导航算法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2014, 39(11): 1323-1328.
引用本文: 高为广, 陈谷仓. 结合自适应滤波和神经网络的GNSS/INS抗差组合导航算法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2014, 39(11): 1323-1328.
Gao Weiguang, Chen Gucang. Integrated GNSS/INS Navigation Algorithms Combining Adaptive Filter with Neural Network[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2014, 39(11): 1323-1328.
Citation: Gao Weiguang, Chen Gucang. Integrated GNSS/INS Navigation Algorithms Combining Adaptive Filter with Neural Network[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2014, 39(11): 1323-1328.

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