支持向量机在捷联惯导系统实时初始对准中的应用

"本文主要探讨了在捷联惯导系统(SINS)中，如何通过使用最小二乘支持向量机(LS-SVM)来解决卡尔曼滤波(Kalman filter)实时性问题，以实现更高效、准确的初始对准算法。" 在捷联惯导系统中，卡尔曼滤波被广泛应用于数据融合和状态估计，但由于其计算复杂度与系统阶次的三次方成正比，当系统规模增大时，运算时间会显著增加，从而导致滤波过程失去实时性。对于要求快速响应的捷联惯导系统来说，这是一项重大挑战。捷联惯导系统(SINS)依赖于精确的初始对准，以便提供连续、无源的导航信息。因此，寻找一种能够兼顾准确性和实时性的新方法至关重要。 最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine, LS-SVM)是一种机器学习算法，它在模式识别和回归分析中有广泛应用。与传统的支持向量机(SVM)相比，LS-SVM通过最小化平方误差准则，可以简化优化问题，降低计算复杂度，更适合处理大数据集或高维问题。 针对上述问题，作者提出了将LS-SVM引入捷联惯导系统的初始对准过程。该算法旨在利用LS-SVM的高效计算特性，以替代原有的卡尔曼滤波，以达到提高实时性的同时保持对准精度。通过Matlab软件进行仿真验证，结果显示，采用LS-SVM的初始对准算法确实提高了系统的实时性能，并且保持了足够的对准精度，证明了该方法的有效性和可行性。 关键词中的“卡尔曼滤波”是指文中所讨论的传统滤波方法，它的优势在于理论上最优的估计性能，但其计算复杂度限制了其在实时系统中的应用。“最小二乘支持向量机”是本文提出的解决方案，其在处理高维问题时能有效减少计算负担，适合捷联惯导系统的实时需求。“初始对准”是SINS的关键步骤，确保系统准确获取初始姿态、位置和速度信息。“实时性”是评价捷联惯导系统性能的重要指标，LS-SVM的引入显著改善了这一特性。 本文通过深入研究捷联惯导系统、LS-SVM和卡尔曼滤波，成功地设计了一种新的初始对准算法，解决了传统滤波方法在实时性上的不足，为捷联惯导系统的优化提供了新的思路。