改进的BP神经网络辅助组合导航卡尔曼滤波

资 源 简 介

改进的BP神经网络辅助组合导航卡尔曼滤波

详 情 说 明

在导航系统设计中，组合导航技术通过融合多种传感器数据来提高定位精度。传统的卡尔曼滤波器虽然广泛应用，但在处理复杂非线性误差时表现有限。针对这一挑战，提出了一种改进的BP神经网络辅助的组合导航卡尔曼滤波方法。

核心思路是将神经网络与传统滤波算法相结合。BP神经网络通过学习历史导航数据的误差特性，能够对系统噪声和量测噪声进行动态建模。改进之处主要体现在三个方面：首先优化了隐含层节点的自适应调整策略，其次引入了动量因子加速收敛，最后通过正则化处理避免了过拟合问题。

该方法的具体实现流程为：原始传感器数据先经过预处理，然后分别输入到常规卡尔曼滤波器和神经网络模块。神经网络会实时输出对系统误差的补偿量，这些补偿量与卡尔曼滤波的预测结果进行加权融合。通过这种协同机制，既保留了卡尔曼滤波的最优估计特性，又增强了系统对非线性误差的适应能力。

实验表明，这种改进方案相比传统方法能显著提升导航精度，特别是在GPS信号受干扰或惯性传感器出现累积误差的场景下表现突出。神经网络的引入使系统具备了持续学习能力，随着运行时间增加，其误差补偿效果会不断优化。