神经网络优化GPS动态卡尔曼滤波算法的研究

"这篇论文探讨了神经网络修正动态GPS卡尔曼滤波算法，旨在解决标准卡尔曼滤波在GPS动态定位中的精度问题。通过引入两个BP神经网络，分别在时间更新和测量更新阶段对滤波器进行修正，以适应动态环境的变化和不确定性，从而提高滤波效果。" GPS导航定位系统在现代科技中扮演着重要角色，但其噪声特性往往难以预知，影响了定位精度。标准卡尔曼滤波器依赖于精确的系统模型和观测模型，但在实际应用中，这些模型往往存在误差，导致滤波效果不佳。论文指出，标准卡尔曼滤波器的观测方程非线性，线性化处理会引入误差，且其结构复杂，不便于工程实践。集中式卡尔曼滤波虽然简化了系统，但在观测信息缺失时，误差可能会累积。 人工神经网络，尤其是BP算法，因其自学习、自适应和非线性映射能力，在多个领域展现出广泛应用前景。论文提出将神经网络与卡尔曼滤波结合，创建神经网络修正动态GPS卡尔曼滤波算法。该算法基于机动载体的“当前”统计模型，将GPS接收机的定位误差等效为一个总误差，通过两个BP神经网络分别在时间更新和测量更新阶段进行修正，增强了滤波器对动态环境扰动的适应性。 卡尔曼滤波的基本原理是利用系统噪声和观测噪声的统计特性，通过时间更新和观测更新两部分来实时估计系统的状态。然而，其关键假设是噪声的统计特性已知，而这在GPS动态定位中并不总是成立。因此，论文提出的神经网络修正策略旨在克服这一局限，通过神经网络的学习和适应能力，提升滤波的精确度。 仿真结果表明，神经网络修正的动态GPS卡尔曼滤波算法相比标准卡尔曼滤波器，表现出了更高的定位精度，这为GPS动态定位提供了更优的解决方案。这种方法不仅考虑了环境动态变化的影响，还利用了神经网络的特性，提高了滤波算法的鲁棒性和适应性，对于未来GPS导航系统的改进有着重要的理论和实践价值。