本發(fā)明提供非完整波束下虛擬波束輔助慣性/多普勒緊組合導(dǎo)航方法,具體包括以下步驟:步驟1:建立慣性/聲學(xué)多普勒測速儀緊組合系統(tǒng),包括慣性系統(tǒng)誤差模型、聲學(xué)多普勒測速儀波束誤差模型、組合系統(tǒng)狀態(tài)方程、組合系統(tǒng)觀測方程;步驟2:當(dāng)聲學(xué)多普勒測速儀四波束均有效時,構(gòu)架基于最小支持向量機的人工智能模塊,聲學(xué)多普勒測速儀各波束速度為輸出,訓(xùn)練該人工智能網(wǎng)絡(luò);步驟3:當(dāng)聲學(xué)多普勒測速儀有波束失效時,進入智能預(yù)測階段,利用已完成訓(xùn)練學(xué)習(xí)的人工智能模塊持續(xù)對失效波束速度進行預(yù)測,形成虛擬波束信息;步驟4:將虛擬波束信息與有效波束信息相組合作為系統(tǒng)觀測,持續(xù)進行慣性/多普勒緊組合導(dǎo)航算法。
聲明:
“非完整波束下虛擬波束輔助慣性/多普勒緊組合導(dǎo)航方法” 該技術(shù)專利(論文)所有權(quán)利歸屬于技術(shù)(論文)所有人。僅供學(xué)習(xí)研究,如用于商業(yè)用途,請聯(lián)系該技術(shù)所有人。
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