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复杂环境下基于自监督LSTM网络的导航误差建模补偿
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作者 成果达 岳亚洲 +1 位作者 韦彦一 李四海 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第2期115-124,共10页
针对复杂环境下惯导系统存在交互影响和导航误差难以辨识的问题,提出了一种基于自监督长短期记忆(LSTM)网络智能组合模型的导航误差补偿方法。模型中的自监督温变速率模块不受到温度传感器精度的限制,从而实时计算更精确的温变速率,进... 针对复杂环境下惯导系统存在交互影响和导航误差难以辨识的问题,提出了一种基于自监督长短期记忆(LSTM)网络智能组合模型的导航误差补偿方法。模型中的自监督温变速率模块不受到温度传感器精度的限制,从而实时计算更精确的温变速率,进一步提升了模型导航误差辨识的能力。在实验部分,基于多种复杂环境下的实验数据,通过消融实验验证了自监督模块的有效性。以飞行数据的北向速度为例,补偿前后的最大速度绝对误差分别为1.607 m/s和0.357 m/s。实验结果说明了所提方法可以减小复杂环境下的速度和位置误差,从而提升惯性导航精度. 展开更多
关键词 惯性导航 长短期记忆网络 导航误差补偿 自监督学习
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