[发明专利]基于LSTM神经网络模型的MEMS惯性导航系统定位增强方法有效
| 申请号： | 202110798898.1 | 申请日： | 2021-07-15 |
| 公开（公告）号： | CN113447021B | 公开（公告）日： | 2023-04-25 |
| 发明（设计）人： | 蒋朝阳;徐言杰;王星琦;盛树轩;荆崇波 | 申请（专利权）人： | 北京理工大学 |
| 主分类号： | G01C21/18 | 分类号： | G01C21/18;G01S19/47;G06N3/0442;G06N3/084 |
| 代理公司： | 成都方圆聿联专利代理事务所(普通合伙) 51241 | 代理人： | 王悦 |
| 地址： | 100081 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供基于LSTM神经网络模型的MEMS惯性导航系统定位增强方法，包括以下步骤：面向MEMS‑INS定位增强的LSTM神经网络模型包含两个模块，即去噪模块和计算模块；S2、数据集获取及预处理，以供神经网络的训练与测试；使用陆地车辆作为MEMS‑INS的载体用于数据集获取；采集足量数据后，需按照时间窗序列长度L对数据集进行分割预处理；将预处理后的数据集依照8：2的比例分为训练集和测试集，以对神经网络模型进行训练和测试。本发明提出的神经网络模型能够有效降低环境噪声、机械噪声、制造误差等多种干扰源对MEMS‑INS的影响，能够提高MEMS‑INS相对定位的准确性和鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 lstm 神经网络 模型 mems 惯性 导航系统 定位 增强 方法 | ||
【主权项】：
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