神经网络辅助联邦卡尔曼滤波器进行组合导航

资 源 简 介

神经网络辅助联邦卡尔曼滤波器进行组合导航

详 情 说 明

联邦卡尔曼滤波器是一种多传感器数据融合技术，能够有效整合来自不同导航传感器的信息，提高导航系统的精度和可靠性。在组合导航系统中，联邦卡尔曼滤波器的性能依赖于准确的误差建模和噪声统计特性。然而，传统的滤波方法在复杂环境下可能难以精确建模，此时神经网络可以作为一种有效的辅助工具。

神经网络能够通过学习历史数据，捕捉非线性误差特性，并预测传感器误差。在联邦卡尔曼滤波器中，神经网络可以辅助校正传感器偏差，优化滤波器的权重分配，从而提高导航精度。例如，它可以结合惯性导航系统（INS）和全球定位系统（GPS）的数据，利用深度学习模型改善短时GPS失效情况下的导航性能。

在MATLAB仿真中，可以通过构建一个混合系统来实现这一方法。首先，利用神经网络训练传感器误差模型；然后，将该模型的输出作为联邦卡尔曼滤波器的输入之一，动态调整各传感器的融合权重。仿真结果通常显示，相比传统方法，神经网络辅助的联邦卡尔曼滤波器在长期误差积累和抗干扰能力上表现更优。

这一方法的优势在于结合了数据驱动和模型驱动的优点，既保留了卡尔曼滤波的理论框架，又借助神经网络增强了系统的自适应能力。未来，随着深度学习技术的进步，神经网络在组合导航中的应用将进一步拓展。