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神经网络在组合导航定位算法中的应用研究

1.引言

1.1研究背景

1.2研究目的

1.3研究意义

2.组合导航定位算法概述

2.1组合导航定位算法基本原理

2.2组合导航定位算法分类

2.3组合导航定位算法优势与不足

3.神经网络在组合导航定位算法中的应用

3.1神经网络基本原理

3.2神经网络在组合导航定位算法中的应用模型

3.3神经网络在组合导航定位算法中的作用与优势

4.实验设计与结果分析

4.1实验设计

4.2数据获取与预处理

4.3实验结果分析

5.结论与展望

5.1实验结果的结论

5.2实验结果的启示

5.3后续研究方向第一章节：引言

1.1研究背景

组合导航定位算法属于利用多种传感器数据融合技术来提高定

位精度的方法。目前，全球定位系统（GPS）已经被广泛使用

于空中、陆地和海上交通运输、导航定位、军事防卫等方面。

然而，由于广大市区、山区和丛林等区域中信号的衰减等问题，

传统的GPS技术难以在这些环境下获得高精度的定位结果。

为了解决这些问题，组合导航定位算法不仅可以利用GPS信

号，还可以配合惯性测量单元（IMU）、单目相机、激光雷达

等多种传感器信息，实现高精度的定位结果。然而，由于多种

传感器信息存在大量的噪声和误差，如何对这些信息进行合理

的融合并消除其噪声和误差，是组合导航定位算法研究的一个

重要课题。

1.2研究目的

神经网络是一种广泛应用于监督、非监督学习和强化学习领域

的人工智能技术，其具有数据自学习、异构数据处理等优势，

能够用于解决传感器信息融合过程中的数据挖掘、分类和决策

等问题，从而提高组合导航定位算法的定位精度和稳定性。本

研究旨在探索神经网络在组合导航定位算法中的应用，并通过

实验验证传统组合导航定位算法与神经网络组合导航定位算法

在不同环境下的表现差异，以期提供新颖的组合导航定位算法

实现思路，并为定位精度提高的研究提供了新的思路和理论基

础。

1.3研究意义

随着大数据、人工智能技术在各领域的应用，利用神经网络在

组合导航定位算法中的应用可为改善传统组合导航定位算法的

不足之处提供一个新的方向。同时，本文研究大量实验数据，

不仅能够为组合导航定位算法现有的研究提供参考，还可为后

续科学研究者提供更多的研究资源和方向。此外，神经网络在

组合导航定位算法中的应用，不仅可为传统的驾驶、空中物流、

军事操作等领域提供帮助，还有可能在人工智能识别、机器人

导航、智慧城市建设等领域得到广泛应用。因此，研究神经网

络在组合导航定位算法中的应用具有重要的现实意义。第二章

节：文献综述

2.1组合导航定位算法研究现状

组合导航定位算法是一种通过多种传感器数据融合来提高定位

精度的方法。传统的组合导航定位算法主要采用了GPS、

IMU和地图等多种传感器信息，在空间定位、位置跟踪和路

径规划等方面取得了很大的成功。然而，传统组合导航定位算

法存在定位精度不高、噪声和误差存在等问题，特别是在高纬

度地区或城市市区等震荡环境下，GPS信号的精度会受到明

显的干扰，即使通过多种传感器数据的融合，依然会出现较大

的位置误差。

2.2神经网络原理及应用

神经网络是一种随着计算机技术发展而兴起的主流机器学习技

术，其基于神经元之间的连接和信息传递来完成信息处理。通

过对大量数据的训练，神经网络可以学习并从数据中发现规律

和规则，然后进行分类和决策。在组合导航定位算法中，神经

网络可以利用多种传感器信息，通过深度学习算法进行数据处

理、分类和决策，从而实现高精度的定位结果。

2.3神经网络在组合导航定位算法中的应用研究现状

在组合导航定位算法中，尤其是在高精度定位领域，神经网络

技术的应用越来越受到研究者们的关注。目前，国内外学者已

经提出了许多基于神经网络的组合导航定位算法，并取得了较

为显著的研究成果。例如，Kim等人提出了一种基于循环神经

网络的定位算法，针对GPS和IMU的信号数据，通过数据滤

波和预处理后，将处理后的信息输入到循环神经网络中进行训

练，得到更加精确的定位结果。此外，Xu等人还提出了一种

利用多模态传感器数据的全局定位算法，其中通过GAN（生

成对抗网络）算法设计多模态约束，成功利用激光雷