1.单一的惯性导航系统的输出误差随着时间累积呈发散的趋势，因此不能长时
间的为载体提供导航信息，利用本文设计的硬件模块也验证了这一事实。本文利
用GPS卫星导航对其进行固定频率的修正，设计的基于位置一速度的GPS/SINS组
合导航系统弥补了单一惯性导航的缺点，抑制了误差的发散。实验结果表明:在
静置实验中，单一惯性导航系统在5分钟的时间里，经度方向上的误差增长了330
米，纬度方向上的误差增长了180米:对导航模块进行动态线路测试的结果表明:
加入GPS组成的GPSJSINS组合导航系统在速度和位置上，均可以明显抑制SINS
系统误差发散的缺点，并且其输出数据的平滑性要优于单一的GPS导航系统。
2.当卫星信号缺失时，组合导航退化为单一的惯性导航系统。本文设计了BP
神经网络和Elman神经网络来对系统的输出误差进行预测。实验表明:神经网络
的预测结果虽然不能和GPS卫星信号正常时组合导航系统的输出性能相媲美，但
和单一的惯性导航相比较，提高了导航定位的精度，证明了神经网路预测在卫星
信号短暂缺失时的组合导航中的有效性。
3.在预测结果上，由于静态BP神经网络对历史数据具有遗忘性，不能很好地
模拟动态时变系统。因此和动态Elman神经网络相比，在预测结果上较差。在GPS
信号分别缺失30s和SOs两个时间段内，在位置预测精度上，Elman神经网络预测
的最大位置误差、平均位置误差均小于BP神经网络的预测结果;并且两者的预测
结果均比单纯依靠捷联惯性导航输出的位置误差要小，因此利用神经网络技术可
以解决GPS卫星信号短暂缺失时的导航问题。
|
楼主
