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基于BP神经网络和简化卡尔曼滤波组合的车辆定位融合模型

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针对GPS信号在城市以及某些地形条件下信号或者减弱丢失问题,利用BP神经网络(back propagation Neural Network)以及自适应卡尔曼滤波(Adaptive Kalman filter,AKF)的组合对GPS和惯性导航盼数据进行融合建模来解决此问题.当车辆正常接收GPS信号以及惯性导航信号数据时,通过BP神经网络对二者进行建模学习,找出惯性导航信号与GPS信号间的关系,当GPS失效时模拟输出GPS信息进入简化的卡尔曼滤波器进行代替融合.通过实验发现,在GPS失锁后的35内能够继续提供导航服务.在偏远地区和城市道路中具有一定的使用价值.

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来源
《第八届全国交通工程测量学术研讨会》|2017年|266-271|共6页
会议地点重庆
作者
周文宗; 高成发;
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作者单位

中国测绘地理信息学会;

中国交通工程测量学术研究会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类电气设备及附件;
关键词
智能交通系统; 车辆组合定位; BP神经网络; 卡尔曼滤波;

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