基于BP人工神经网络的GPS/SINS组合导航算法

基于扩展Kalman滤波的GPS/SINS组合导航算法,需要对原始的非线性连续系统模型进行线性化和离散化处理,要求系统噪声和测量噪声为零均值的高斯白噪声,且易于出现滤波器发散。BP人工神经网络无需对所求解的问题建模,能够很好地逼近系统非线性特性,获得较高精度的导航定位信息;还具有计算过程稳定,不涉及矩阵求逆,不需要迭代逼近,以及容易实现并行处理等优点。设计适用于GPS/SINS组合导航系统的BP网络模型,并在标准的BP算法基础上,采用共轭梯度法改进网络训练速度及精度。最后,通过仿真算例说明BP网络方法用于GPS/SINS组合导航计算的可行性。     

基于GPS+GLONASS观测的高精度、快速定位与定向试验

在现代战争中 ,导弹发射阵地的高精度、快速定位与定向是实现灵活机动作战 ,有效地打击敌方目标 ,保障野外实战生存能力的需要。首先 ,重点论述快速构筑导弹发射阵地的实施过程以及GPS +GLONASS组合系统的数据处理方法。最后 ,通过使用连续 2 4h的观测数据分段试验计算 ,结果表明 :利用GPS +GLONASS组合系统 ,在 2 0min时间内可以完成对导弹发射阵地的高精度定位、定向任务