GPS/INS Integrated Navigation Based on Grasshopper Optimization Algorithm

机译：基于蚱蜢优化算法的GPS / INS集成导航

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In GPS/INS integrated navigation, Kalman filter is usually used for data fusion between GPS and INS. The filtering algorithm of integrated navigation is related to whether the advantages of each sensor in the integrated navigation can be utilized, the navigation accuracy is improved, the reliable working time of the navigation system is improved and the navigation requirement are met. In this paper, we proposed an approach based on the Grasshopper optimization algorithm (GOA), which is a recent algorithm inspired by the biological behavior shown in swarm of grasshoppers. The goal of the proposed approach is to optimize the parameters of the Kalman filter. The Kalman filter method is improved by grasshopper optimization algorithm, which improves the accuracy of integrated navigation and reduces the errors caused by system noise and measurement noise. For verification, the proposed approach is compared with particle swarm optimization. The simulation experiment results show that the proposed approach has a better effect.

机译：在GPS / INS集成导航中，卡尔曼滤波器通常用于GPS和INS之间的数据融合。集成导航的滤波算法是可以利用在集成导航中的每个传感器的优点，提高导航精度，提高了导航系统的可靠工作时间，满足导航要求。在本文中，我们提出了一种基于蚱蜢优化算法（GOA）的方法，这是一个最近受到蚱蜢中展示的生物行为的算法。所提出的方法的目标是优化卡尔曼滤波器的参数。蚱蜢优化算法改善了卡尔曼滤波方法，这提高了集成导航的准确性，并减少了系统噪声和测量噪声引起的错误。为了验证，将所提出的方法与粒子群优化进行比较。仿真实验结果表明，该方法具有更好的效果。

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来源
《IFAC Symposium on Telematics Applications》|2020年|350p|共6页
会议地点
作者
Hao Meng; Yu Han; Yuting Xun; Jian Chen; Nannan Du; Yi Cao; Guangqi Wang; Xiangwei Yi; Yongjun Zheng;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类 TP273-53;
关键词
Grasshopper optimization algorithm; GNSS/INS integrated navigation; Kalman filter; Longitudinal; Latitude errors; Simulation experiment;

机译：蚱蜢优化算法;GNSS / INS综合导航;卡尔曼滤波器;纵;纬度错误;仿真实验;

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