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公开(公告)号:CN111337029A
公开(公告)日:2020-06-26
申请号:CN202010329675.6
申请日:2020-04-23
Applicant: 中北大学
Abstract: 本发明公开了一种基于自学习多速率残差校正的偏振光惯性严密组合导航方法,当偏振光系统正常工作时,将惯性导航系统输出的航向角转换为载体体轴相对于太阳子午线的方位角并作为状态量,以偏振光导航系统解算的载体体轴相对于太阳子午线方位角作为观测量,利用CKF-ERC进行两数据的融合;将时间信息和z轴角速率作为长短时记忆神经网络的输入、以偏振光导航系统解算的数据作为网络输出,对其进行训练,实现自学习功能;当偏振光系统不可用,进入误差补偿阶段,通过LSTM预测偏振光的数据,并将预测值与惯性解算的方位角进行数据融合,提高复杂环境下载体长时间导航精度。本发明可有效提高导航定向的自主性,进而提高无人机的智能化程度。
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公开(公告)号:CN111337029B
公开(公告)日:2021-08-31
申请号:CN202010329675.6
申请日:2020-04-23
Applicant: 中北大学
Abstract: 本发明公开了一种基于自学习多速率残差校正的偏振光惯性严密组合导航方法,当偏振光系统正常工作时,将惯性导航系统输出的航向角转换为载体体轴相对于太阳子午线的方位角并作为状态量,以偏振光导航系统解算的载体体轴相对于太阳子午线方位角作为观测量,利用CKF‑ERC进行两数据的融合;将时间信息和z轴角速率作为长短时记忆神经网络的输入、以偏振光导航系统解算的数据作为网络输出,对其进行训练,实现自学习功能;当偏振光系统不可用,进入误差补偿阶段,通过LSTM预测偏振光的数据,并将预测值与惯性解算的方位角进行数据融合,提高复杂环境下载体长时间导航精度。本发明可有效提高导航定向的自主性,进而提高无人机的智能化程度。
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