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申请/专利权人：湖南跨线桥航天科技有限公司
摘要：本发明公开了一种基于神经网络的捷联惯导系统误差补偿方法，包括：S1、构建一包含多个神经网络层的深度神经网络模型；S2、收集捷联惯导系统在不同条件下的实际运行数据，该实际运行数据包括加速度计和陀螺仪的测量值，以及位置信息；S3、对所收集到的捷联惯导系统在不同条件下的实际运行数据进行预处理；S4、将预处理后的运行数据划分为一定比例的训练集、测试集和验证集；S5、采用训练集对步骤S1中构建的深度神经网络模型进行训练；S6、将最终的深度神经网络模型集成到捷联惯导系统，通过实时采集捷联惯导系统的输出数据，并输入至深度神经网络模型中，以得到误差估计值并调整导航参数。本发明具有泛化能力强、适应性好等优点。
主权项：1.一种基于神经网络的捷联惯导系统误差补偿方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、构建一包含多个神经网络层的深度神经网络模型；S2、收集捷联惯导系统在不同条件下的实际运行数据，该实际运行数据包括加速度计和陀螺仪的测量值，以及位置信息；S3、对所收集到的捷联惯导系统在不同条件下的实际运行数据进行预处理；S4、将预处理后的运行数据划分为一定比例的训练集、测试集和验证集；S5、采用训练集对步骤S1中构建的深度神经网络模型进行训练，通过最小化深度神经网络模型输出的误差估计值与真实误差值之间的差异以优化深度神经网络模型的参数，并采用验证集对所训练的深度神经网络模型进行验证，得到最终的深度神经网络模型；S6、将最终的深度神经网络模型集成到捷联惯导系统，通过实时采集捷联惯导系统的输出数据，并输入至深度神经网络模型中，以得到误差估计值，通过该误差估计值调整导航参数。
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百度查询： 湖南跨线桥航天科技有限公司 一种基于神经网络的捷联惯导系统误差补偿方法
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