一种基于EKF和ANN的车载组合导航方法

车载组合导航通常选用GPS和INS作为子系统,由于车载导航中实时性的要求,选用复杂度较低的扩展卡尔曼(EKF)作为组合导航滤波方法。提出了一种基于神经网络(ANN)和EKF相结合的方法进行组合导航。当GPS信号有效时,对ANN进行训练;当GPS发生间隔时,ANN的输出分量去修正INS输出偏差。同时考虑到GPS和INS信号中高频噪声的存在,采用小波变换方法进行预处理去噪,从而提高ANN训练样本的精度。跑车试验证明,所提出的车载组合导航方法,位置定位平均误差小于3.5 m,可满足车载导航的实际需求。