基于BP神经网络的惯导初始对准误差辨识方法

作者：鲜勇; 杨子成; 郭玮林; 任乐亮; 李冰

来源：飞行力学, 2021, 39(02): 77-94.

DOI：10.13645/j.cnki.f.d.20210309.002

• 初始对准误差
• 参数辨识
• 神经网络

针对弹道导弹捷联惯导系统初始对准问题,提出一种基于BP神经网络在线辨识初始对准误差的方法。首先设计了初始对准误差辨识总体方案;然后,基于SINS/GPS组合导航系统测量信息,以SINS与GPS之间的位置偏差为输入量,以初始对准误差为输出量,分别采用三输入和六输入的BP神经网络建立位置偏差与初始对准误差参数之间的映射关系,生成BP神经网络结构;最后,设计仿真试验,分别采用三输入BP神经网络、六输入BP神经网络和卡尔曼滤波算法预测初始对准误差参数。仿真结果表明,六输入BP神经网络算法识别精度最好,初始水平姿态角误差小于30″,瞄准方位角误差小于70″。