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CNN-LSTM車輛運(yùn)動(dòng)狀態(tài)識(shí)別的AUKF組合導(dǎo)航方法

中國(guó)慣性技術(shù)學(xué)報(bào) 頁(yè)數(shù): 9 2024-08-30
摘要: 針對(duì)固定的噪聲協(xié)方差難以適應(yīng)車輛不同運(yùn)動(dòng)行為下噪聲統(tǒng)計(jì)特性差異大的問(wèn)題,提出了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)(CNN-LSTM)的車輛運(yùn)動(dòng)狀態(tài)識(shí)別自適應(yīng)無(wú)跡卡爾曼濾波(AUKF)組合導(dǎo)航方法。首先,應(yīng)用CNN-LSTM網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行車輛運(yùn)動(dòng)狀態(tài)識(shí)別,解決車輛自我運(yùn)動(dòng)不確定性的問(wèn)題;其次,將特定運(yùn)動(dòng)狀態(tài)約束下的噪聲協(xié)方差應(yīng)用于UKF的時(shí)間更新與量測(cè)更新;最后,將所提方法在采集...

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