支持向量回归算法在SINS/GPS组合导航中的应用

"支持向量回归算法辅助组合导航" 在现代导航技术中，SINS/GPS（捷联惯性导航系统/全球定位系统）组合导航扮演着至关重要的角色。这种技术结合了捷联惯性导航系统（SINS）的连续、自主导航能力与GPS的全球覆盖和高精度定位优势，为各种应用场景提供了高质量的定位、导航和时间同步服务。在军事、民用和经济领域，SINS/GPS组合导航系统因其可靠性与高效性而被广泛应用。 初始对准和信息融合是SINS/GPS组合导航系统中的两大核心技术环节。初始对准是指系统启动时对传感器数据进行校准，确保导航数据的准确性。信息融合则是将来自不同传感器的数据集成，以提高整体导航性能，通常采用滤波算法如卡尔曼滤波来实现。 在GPS信号受干扰或丢失的情况下，导航性能会受到影响。本文探讨了在这种场景下，如何利用支持向量回归（Support Vector Regression, SVR）算法改善导航系统的性能。支持向量回归是一种监督学习方法，用于非线性回归问题，它可以学习并建立一个模型，该模型能够对新的输入数据进行预测。 在本文中，作者首先概述了SINS/GPS组合导航系统的体系结构、工作原理和数学模型。接着，通过仿真对比分析了有无GPS信号时导航精度的差异，强调了GPS信号缺失对系统性能的影响。然后，提出了一个创新性的解决方案——基于支持向量回归的组合导航系统。在系统正常运行期间，利用SVR训练模型，积累SINS和GPS的数据。一旦GPS信号中断，SINS数据可以输入到训练好的SVR模型，模型的输出作为实际导航输出的最优估计，以降低GPS缺失对导航精度的影响。 关键词聚焦于“组合导航”、“支持向量回归”和“信息融合”，表明本文的重点在于探索和支持向量回归在导航信息融合中的应用，特别是在应对GPS信号不稳定或丧失时的应对策略。这一研究对于提高导航系统的鲁棒性和抗干扰能力具有重要意义，对于提升我国在复杂环境下的导航技术水平有着积极的推动作用。