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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
1
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.
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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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职称材料
题名
复杂环境下基于自监督LSTM网络的导航误差建模补偿
1
作者
成果达
岳亚洲
韦彦一
李四海
机构
西北工业大学自动化学院
西安飞行自动控制研究所
出处
《中国惯性技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2024年第2期115-124,共10页
基金
航空基金重点项目(201908018001)。
文摘
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.
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
Keywords
inertial navigation
long short term memory network
navigation error compensation
self-supervised learning
分类号
U666.1 [交通运输工程—船舶及航道工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
复杂环境下基于自监督LSTM网络的导航误差建模补偿
成果达
岳亚洲
韦彦一
李四海
《中国惯性技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2024
0
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