基于长短期记忆神经网络的自适应容错方法

V249.3; 针对传统的全球导航卫星系统/惯性导航系统(global navigation satellite system/inertial navigation system,GNSS/INS)紧组合系统容错方法对故障处理方式单一、环境适应性差的问题,提出了一种基于长短期记忆神经网络的自适应故障容错方法.该方法基于长短期记忆神经网络建立GNSS伪距、伪距率预测模型.发生故障时,通过分量检测法定位故障观测的维度,并引入相对差分定位精度分析故障观测对系统定位精度的影响,从而实现隔离与重构策略的动态选择.利用实测数据从可见星数、几何构型、故障持续时间3个角度设置多组环境进行仿真实验.仿真结果表...

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Published in系统工程与电子技术 Vol. 45; no. 3; pp. 831 - 838
Main Authors 沈子涵, 赵修斌, 张闯, 张良, 刘鑫贤
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 空军工程大学信息与导航学院,陕西西安710077%中国人民解放军95510部队,贵州 贵阳550029 01.03.2023
Subjects
长短期记忆神经网络
故障检测
容错
全球导航卫星系统/惯性导航系统紧组合
定位精度
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ISSN1001-506X
DOI10.12305/j.issn.1001-506X.2023.03.25

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Summary:V249.3; 针对传统的全球导航卫星系统/惯性导航系统(global navigation satellite system/inertial navigation system,GNSS/INS)紧组合系统容错方法对故障处理方式单一、环境适应性差的问题,提出了一种基于长短期记忆神经网络的自适应故障容错方法.该方法基于长短期记忆神经网络建立GNSS伪距、伪距率预测模型.发生故障时,通过分量检测法定位故障观测的维度,并引入相对差分定位精度分析故障观测对系统定位精度的影响,从而实现隔离与重构策略的动态选择.利用实测数据从可见星数、几何构型、故障持续时间3个角度设置多组环境进行仿真实验.仿真结果表明,所提方法对复杂环境具有更好的适应能力,可有效降低故障存续期间系统的定位误差,提高系统的故障检测性能.
ISSN:1001-506X
DOI:10.12305/j.issn.1001-506X.2023.03.25