Online INS/GPS integration with a radial basis function neural network
Notice bibliographique
Résumé
Most of the present navigation systems rely on Kalman filtering to fuse data from global positioning system (GPS) and the inertial navigation system (INS). In general, INS/GPS integration provides reliable navigation solutions by overcoming each of their shortcomings, including signal blockage for GPS and growth of position errors with time for INS. Present Kalman filtering INS/GPS integration techniques have some inadequacies related to the stochastic error models of inertial sensors, immunity to noise, and observability. This paper aims to introduce a multi-sensor system integration approach for fusing data from INS and GPS utilizing artificial neural networks (ANN). A multi-layer perceptron ANN has been recently suggested to fuse data from INS and differential GPS (DGPS). Although being able to improve the positioning accuracy, the complexity associated with both the architecture of multi-layer perceptron networks and its online training algorithms limit the real-time capabilities of this technique. This article, therefore, suggests the use of an alternative ANN architecture. This architecture is based on radial basis function (RBF) neural networks, which generally have simpler architecture and faster training procedures than multi-layer perceptron networks. The INS and GPS data are first processed using wavelet multi-resolution analysis (WRMA) before being applied to the RBF network. The WMRA is used to compare the INS and GPS position outputs at different resolution levels. The RBF-ANN module is then trained to predict the INS position errors and provide accurate positioning of the moving platform. Field-test results have demonstrated that substantial improvement in INS/GPS positioning accuracy could be obtained by applying the combined WRMA and RBF-ANN modules.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».