SINS-GPS組合導(dǎo)航系統(tǒng)中智能信息處理融合技術(shù)的應(yīng)用與研究.pdf

1、理論分析與實際應(yīng)用表明,組合導(dǎo)航系統(tǒng)有效克服了單一系統(tǒng)的固有不足,在改善導(dǎo)航系統(tǒng)精度和實時性方面具有廣闊的研究前景,而信息融合技術(shù)作為組合導(dǎo)航系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù),已成為國內(nèi)外導(dǎo)航領(lǐng)域研究的熱點.本文將基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法的人工智能技術(shù)應(yīng)用于組合導(dǎo)航系統(tǒng)的信息融合,進行了深入的理論探討,在模擬仿真的基礎(chǔ)上,完成了實驗半物理驗證,效果良好.本文主要研究內(nèi)容如下:1)深入研究分析了H<,∞>魯棒控制理論,由此推導(dǎo)出適合于觀測方程為非線性時變的H

2、<,∞>濾波的基本方程;仿真結(jié)果表明,在有色噪聲很小的情況下,H<,∞>濾波即表現(xiàn)出優(yōu)于Kalman濾波的性能.2)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論的基礎(chǔ)上,設(shè)計了適合于組合導(dǎo)航系統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法.同時,深入理論分析神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各種因素對網(wǎng)絡(luò)信息處理功能的影響程度,增加了3個與網(wǎng)絡(luò)激活特性有關(guān)的參數(shù),改善了網(wǎng)絡(luò)激活特性,這樣有助于加強神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自身的自適應(yīng)性和學(xué)習(xí)能力.3)憑經(jīng)驗確定網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),限制了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在一些領(lǐng)域的具體應(yīng)用.根據(jù)這一缺陷,本文將網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)擴充

3、為待定參數(shù),利用遞階遺傳算法的結(jié)構(gòu)特點,提出一種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和網(wǎng)絡(luò)參數(shù)同時優(yōu)化的算法,應(yīng)用于組合導(dǎo)航系統(tǒng).4)盡管遺傳算法比其它傳統(tǒng)搜索方法具有更強的魯棒性,但它更擅長全局搜索而局部搜索能力卻不足.因此,本文以3)建立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ),網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)不變,提出運用H<,∞>濾波在線精確優(yōu)化與網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)性密切相關(guān)的剩余參數(shù),滿足網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)性、實時性等.5)將已經(jīng)建立的算法模型應(yīng)用于實驗室現(xiàn)有系統(tǒng)樣機進行半物理試驗,對所研究的方法進行驗證和完善.6)