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1、慣性導(dǎo)航系統(tǒng)(SINS)是一種自主式導(dǎo)航系統(tǒng)，可以連續(xù)提供多種導(dǎo)航信息，短時(shí)間內(nèi)運(yùn)行的精度較高，然而其定位誤差隨時(shí)間積累，長(zhǎng)時(shí)間精度較差。全球定位系統(tǒng)(GPS)長(zhǎng)期誤差特性較好，但是短期誤差精度不好。因此以SINS/GPS為組合方式的組合導(dǎo)航系統(tǒng)能夠取長(zhǎng)補(bǔ)短，是一種理想的組合方式。 論文以SINS/GPS組合導(dǎo)航系統(tǒng)為研究對(duì)象，系統(tǒng)地研究了利用智能數(shù)據(jù)融合技術(shù)提高濾波性能的算法。論文首先討論了SINS，GPS導(dǎo)航系統(tǒng)的定位原理、
2、誤差分析，進(jìn)而建立了GPS/SINS系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型。其次論文介紹了模糊控制和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本理論及各自局限性、互補(bǔ)性，從而提出了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模糊控制器結(jié)構(gòu)。最后論文論述了當(dāng)導(dǎo)航系統(tǒng)噪聲統(tǒng)計(jì)特性不確定時(shí)，如何改善濾波估計(jì)效果和提高SINS/GPS組合導(dǎo)航系統(tǒng)的定位精度的問題。探討了加權(quán)自適應(yīng)Kalman濾波算法利弊，針對(duì)系統(tǒng)的噪聲統(tǒng)計(jì)特性不確定時(shí)，傳統(tǒng)Kalman濾波器估計(jì)會(huì)產(chǎn)生大的偏差或發(fā)散的問題，論文設(shè)計(jì)了一種基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適
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