基于改进神经网络增强自适应UKF的组合导航系统

陈光武; 程鉴皓; 杨菊花; 刘昊; 张琳婧

doi:10.11999/JEIT181171

基于改进神经网络增强自适应UKF的组合导航系统

doi: 10.11999/JEIT181171

陈光武^{1, 2},
程鉴皓^{1, 2, ,},
杨菊花³,
刘昊^{1, 2},
张琳婧^{1, 2}

1.
兰州交通大学自动控制研究所兰州 730070
2.
甘肃省高原交通信息工程及控制重点实验室兰州 730070
3.
兰州交通大学交通运输学院兰州 730070

基金项目: 国家自然科学基金(61863024)，甘肃省基础研究创新群体计划(1606RJIA327)，甘肃省高等学校科研项目(2018C-11)，甘肃省自然科学基金(18JR3RA107)，甘肃省科技计划资助(18CX3ZA004)

详细信息

作者简介:
陈光武：男，1976年生，博士后，研究方向为惯性导航和组合导航

程鉴皓：男，1995年生，硕士生，研究方向为惯性导航和组合导航

杨菊花：女，1978年生，博士，研究方向为交通运输工程

刘昊：男，1995年生，硕士生，研究方向为惯性导航和组合导航

张琳婧：女，1994年生，硕士生，研究方向为惯性导航和组合导航

通讯作者:
程鉴皓　cjhwww2005@163.com

中图分类号: TN967.2
计量
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出版历程
- 收稿日期: 2018-12-19
- 修回日期: 2019-04-22
- 网络出版日期: 2019-05-22
- 刊出日期: 2019-07-01

Improved Neural Network Enhanced Navigation System of Adaptive Unsented Kalman Filter

Guangwu CHEN^{1, 2},
Jianhao CHENG^{1, 2
, ,},
Juhua YANG³,
Hao LIU^{1, 2},
Linjing ZHANG^{1, 2}

1.
Automatic Control Institute, Lanzhou Jiaotong University, Lanzhou 730070, China
2.
Gansu Provincial Key Laboratory of Traffic Information Engineering and Control, Lanzhou 730070, China
3.
School of Traffic and Transportation, Lanzhou Jiaotong University, Lanzhou 730070, China

Funds: The National Natural Science Foundation of China (61863024), The Gansu Province Basic Research Innovation Group Program (1606RJIA327), The Gansu Province Higher Education Research Project (2018C-11), The Gansu Province Natural Science Foundation (18JR3RA107), The Gansu Province Science and Technology Plan Funding (18CX3ZA004)

摘要

摘要: 基于微机电系统(MEMS)的惯性器件和全球定位系统(GPS)的组合导航系统在卫星信号失锁时存在误差发散的问题，该文提出一种基于人工蜂群算法(ABC)改进的径向基函数(RBF)神经网络增强改进的自适应无迹卡尔曼滤波算法(AUKF)。在GPS信号失锁的情况下利用训练好的神经网络输出预测信息来对捷联惯导系统进行误差校正。最后通过车载半实物仿真实验验证该方法的性能。实验结果表明该方法在失锁情况下对于捷联惯导系统的误差发散有较为明显的抑制效果。
- 组合导航 /
- 径向基神经网络 /
- 无迹卡尔曼滤波 /
- GPS故障
Abstract: In order to solve the problem of speed and position error divergence in the integrated navigation system based on MicroElectro Mechanical Systems (MEMS) inertial device and GPS system combined positioning, an improved Adaptive Unsecnted Kalman Filter (AUKF) enhanced by the Radial Basis Function(RBF) neural network based on Artificial Bee Colony(ABC) algorithm is proposed. When the GPS signal is out of lock, the trained network outputs predictied information to perform error correction on the Strapdown Inertial Navigation System(SINS). Finally, the performance of the method is verified by vehicle-mounted semi-physical simulation experiments. The experimental results show that the proposed method has a significant inhibitory effect on the error divergence of the strapdown inertial navigation system in the case of loss of lock.
- Intergrated navigation /
- Radial basis neural network /
- Unscented Kalman Filter(UKF) /
- GPS break down

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图 1 组合导航系统结构图

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图 2 改进神经网络训练流程

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图 3 仿真轨迹速度误差对比

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图 4 仿真轨迹位置误差对比

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图 5 仿真轨迹天向速度、位置误差对比

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图 6 车载轨迹与实验设备示意图

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图 7 失锁时间15 s的误差对比图

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图 8 失锁时间20 s的误差对比图

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表 1 传感器误差参数

性能指标	陀螺仪			加速度计			更新频率
性能指标	分辨率	零偏	随机游走	分辨率	零偏	随机游走	更新频率
参数	0.007°/s	0.007°/s	2.4°/(s·$\sqrt {{\rm{Hz}}} $)	0.3 mg	0.2 mg	0.2 mg/$\sqrt {{\rm{Hz}}} $	100 Hz

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表 2 仿真轨迹误差

算法	东向速度(m/s)		北向速度(m/s)		东向位置(m)		北向位置(m)
算法	均值	标准差	均值	标准差	均值	标准差	均值	标准差
UKF	0.0020	0.0176	–0.0051	0.0151	–0.0372	0.5383	–0.3385	0.5731
AUKF	0.0014	0.0133	–0.0045	0.0115	–0.0231	0.333	–0.1554	0.3662
改进的AUKF	0.0012	0.0062	–0.0016	0.0063	–0.017	0.1516	–0.0134	0.1901

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表 3 失锁15 s误差对比

算法	东向速度 (m/s)		北向速度 (m/s)		东向位置 (m)		北向位置 (m)
算法	最大误差	标准差	最大误差	标准差	最大误差	标准差	最大误差	标准差
SINS	6.8848	3.4896	17.1512	8.3593	48.1258	15.5383	113.5873	36.453
RBF/UKF	2.0323	0.6450	5.8072	2.5089	11.6579	1.0626	42.2483	19.0634
RBF/AUKF	1.1013	0.3399	4.0176	1.9044	6.2061	1.1394	30.6046	13.1792
ABC_RBF/AUKF	0.4931	0.1887	1.1604	0.5895	2.1414	0.7315	5.7511	2.2276

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表 4 误差收敛幅度(%)

算法	东向速度		北向速度		东向位置		北向位置
算法	最大误差	标准差	最大误差	标准差	最大误差	标准差	最大误差	标准差
RBF/UKF	70.48	81.52	66.14	69.99	75.78	93.16	62.81	50.47
RBF/AUKF	84.00	90.26	76.58	77.22	87.10	92.67	73.06	63.85
ABC_RBF/AUKF	92.84	94.59	93.24	92.95	95.50	95.29	94.94	93.90

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表 5 失锁20 s误差对比结果

算法	东向速度 (m/s)		北向速度 (m/s)		东向位置 (m)		北向位置 (m)
算法	最大误差	标准差	最大误差	标准差	最大误差	标准差	最大误差	标准差
SINS	3.8304	1.9431	42.3022	21.2832	31.6512	9.5199	397.7599	131.2909
RBF/UKF	1.4031	0.6460	2.1983	0.6543	13.4591	6.9092	10.5738	6.545
RBF/AUKF	0.7504	0.4599	1.4436	0.5315	10.2079	5.3060	4.9074	2.8413
ABC_RBF/AUKF	0.4424	0.1527	1.4165	0.4434	4.6339	2.1145	4.3115	1.5682

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表 6 误差收敛幅度对比(%)

算法	东向速度		北向速度		东向位置		北向位置
算法	最大误差	标准差	最大误差	标准差	最大误差	标准差	最大误差	标准差
RBF/UKF	63.37	66.75	94.8	96.93	57.48	27.42	97.34	95.01
RBF/AUKF	80.41	76.33	96.59	97.52	67.75	44.26	98.77	97.84
ABC_RBF/AUKF	88.45	92.14	96.65	97.92	85.36	77.79	98.92	98.81

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