[发明专利]基于遗传算法优化改进BP神经网络的磁力计校正方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种基于遗传算法优化改进BP神经网络的磁力计校正方法，对导航系统中的磁力计进行校正。

背景技术

在导航系统应用中，导航系统能否提供载体的准确姿态及航向角信息至关重要。对于仅仅使用加速度计和陀螺仪组成惯性测量单元（IMU），由于加速度计和陀螺仪自身的误差及漂移使得IMU输出的姿态和航向参数精度不能满足一些导航系统的要求。由惯性测量单元（IMU）和磁强计组成的姿态及航向测量系统，可以提高姿态角及航向角的精度。磁强计技术在国外应用比较广泛，但在磁场补偿方面仍然存在一定问题。

用地磁场进行导航定位，具有无源、无辐射、抗干扰、全天时、全天候、体积小、能耗低的优点，因此在飞机、舰船和潜艇等领域得到广泛应用。导航载体通过磁传感器测量空间的磁场信息，这些磁场信息不仅包括导航定位所用的地磁场信息，也包括载体自身的干扰磁场信息。高精度的地磁导航过程中需要对磁传感器的观测磁场信息进行处理，实时对载体磁场干扰进行补偿，提高地磁导航精度。

目前，有关对导航系统中的磁力计进行校正及已经很普遍，部分方法也很成熟，可以达到的一定的高精度要求。但是，大部分方法需要将磁力计误差模型转化为椭球模型，然后利用一些方法对椭球拟合从而得到椭球模型的参数，在转化为磁力计误差模型中的参数，这种方法不但增加了计算机的处理复杂度，同时对椭球进行拟合时还需要增加限制条件。还有些方法只可以对磁力计进行静态校正及补偿，不具有很好的实时性。

基于磁力计校正及补偿技术的发展背景，寻求一种计算复杂度低、实行性好的校正及补偿技术是一种趋势。

发明内容

发明目的：发明了一种基于遗传算法优化改进BP神经网络的磁力计校正方法，该方法克服了由于磁力计工作环境的影响，通过对磁力计进行的实时校正及补偿从而提高了导航系统航向角的精度，磁力计的校正及补偿方法克服了改进了BP神经的传递函数及网络结构以及利用遗传算法克服了BP神经网络的固有缺陷，从而大大提高磁力计的精度。

技术方案：为实现上述目的，本发明采用的技术方案为：

基于遗传算法优化改进BP神经网络的磁力计校正方法，将磁力计的误差模型转换成三层改进BP神经网络，再利用遗传算法对改进BP神经网络权值进行实时优化，从而实现磁力计的校正及补偿；具体包括以下部分：

第一部分：将磁力计的误差模型转换成三层改进BP神经网络，改进BP神经网络包括输入层、隐含层和输出层，其传递函数通过分析误差模型自定义得到，其中输入层为磁力计的三轴输出矢量，输出层通过改变误差模型、根据实际要求选择，且输出层的期望值为零；

第二部分：使用遗传算法寻找最佳的权值和阈值，使改进BP神经网络的输出与目标输出之间误差最小，最终有效地对磁力计进行校正；遗传算法的编码对象为磁力计的三轴输出矢量；再通过初始化种群，计算适应度函数；然后再进行选择、交叉、变异操作，将优化结果反馈给改进BP神经网络，最终得到最优权值估计；

第三部分：改进BP神经网络的学习过程，就是迭代地修改权值，从而使改进BP神经网络的实际输出与期望输出的误差最小；利用遗传算法优化改进BP神经网络，对改进BP神经网络的参数估计结果进行验证并反馈给改进BP神经网络来确定估计结果是否有效，从而得到最终参数估计结果；

第四部分：采用限定记忆的方法实现改进BP神经网络的实时估计，从而实现磁力计的实时高精度输出，提高导航系统的精度。

（1）磁力计的误差模型为：