针对GPS/DR组合导航存在GPS信号被遮挡时无法对DR零点更新以及运动的高动态性造成卡尔曼滤波难以完全适应数据融合的问题,提出采用联邦卡尔曼滤波器数据融合与小波变换和正则化神经网络的DR位置预测模型相结合的方法.该方法由联邦卡尔曼滤波器得到较为精确的导航信息,与利用小波变换在不同尺度上融合所得到的误差信号输入神经网络,经过训练获得预测误差,在GPS信号失效时与导航信息相加实现精确实时定位.仿真计算结果表明,该方法可以提高导航系统的精度和速度,该模式有较好的鲁棒性,具有实用价值.
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