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基于机器学习的捷联惯性导航系统的初始对准方法研究的任务书
一、选题背景
捷联惯性导航系统，简称INS，是一种能够实时获得飞行器、舰船、车辆等运动状态的自主导航设备，并提供世界坐标系下的位置、速度、姿态等信息的导航系统。在军事、民航、航天、航海等领域具有重要应用价值。捷联惯性导航系统的初始对准是一项非常重要的任务，它是使惯性导航仪所得的加速度和角速度信号从载体系（即初始系）转换到惯性系的过程。因此，初始对准的精度和效率直接影响着导航系统的定位精度和导航性能。当前基于机器学习的初始对准方法已经成为研究热点。
二、研究目的和意义
针对目前传统的初始对准方法存在着算法复杂度高、初始精度不够高、耗时长、对初始姿态的要求高等问题，本研究旨在利用机器学习方法，提出一种基于机器学习的初始对准方法，减小初始对准的误差，提高初始对准的速度和准确性，提高捷联惯性导航系统的导航性能。文章主要探讨以下三个问题：
1.借助机器学习算法对惯性导航仪的加速度和角速度信号进行处理，提取它们之间的关系。
2.建立捷联惯性导航系统的初始对准模型，利用机器学习方法进行学习。
3.针对所提出的基于机器学习的初始对准方法，进行仿真实验和实际应用测试。
三、研究内容和方法
1.机器学习方法：本研究将采用基于深度学习的机器学习方法，对惯性导航仪的数据进行处理和分析，并建立基于机器学习的初始对准模型。
2.数据采集：本研究将采用硬件系统进行数据采集，获得惯性导航仪的加速度和角速度数据。
3.模型建立：本研究将采用神经网络、卷积神经网络等方法，对捷联惯性导航系统的初始对准进行建模，并对模型进行训练和优化。
4.实验仿真：在建立的模型上，本研究将通过仿真实验对基于机器学习的初始对准方法进行验证和测试。
5.实际测试：本研究将在实际环境中对基于机器学习的初始对准方法进行测试，对研究结果进行分析和评估。
四、预期成果
本研究预期实现以下结果：
1.提出一种基于机器学习的捷联惯性导航系统初始对准方法，能够减小初始对准的误差，提高初始对准的速度和准确性。
2.实现初始对准模型的建立和机器学习算法的优化，提高捷联惯性导航系统的导航精度和效率。
3.在仿真实验和实际应用测试中，分析和评估基于机器学习的初始对准方法的性能优劣。
五、研究进度计划
|时间|工作计划|
|------------|------------------------------------------------------------|
|第1-3个月|1.学习机器学习的相关基础理论。<br>2.设计数据采集系统，采集捷联惯性导航系统的数据。<br>3.研究深度学习模型的构建和优化方法。|
|第4-6个月|1.利用深度学习方法对捷联惯性导航系统的加速度和角速度信号进行处理和分析。<br>2.建立基于机器学习的初始对准模型。<br>3.进行初步实验仿真。|
|第7-9个月|1.针对初步仿真实验结果进行模型优化和改进。<br>2.进行进一步的仿真实验验证和测试。<br>3.准备实际测试。|
|第10-12个月|1.进行实际测试，在实际环境中对基于机器学习的初始对准方法进行测试。<br>2.分析实验结果，总结研究成果，撰写学术论文。|
六、参考文献
1.Abdullah,M.,Idrus,S.M.,&Sárközy,F.(2018).AnovelapproachforinitialalignmentofINSbasedonadaptiveunscentedKalmanfilter.Measurement,129,168-177.
2.Lin,Z.,Li,D.,&Su,L.(2017).AnenhancedinitialalignmentmethodforINSunderbigmisalignmentangles.Measurement,97,34-42.
3.Wei,J.,Xie,D.,&Baker,C.J.(2017).Arobustandfastinitialalignmentalgorithmformarinestrapdowninertialnavigationsystems.JournalofNavigation,70(6),1295-1317.
4.Zhang,L.,Zhang,Y.,&Wei,S.(2019).Arobustcarriersynchronizationschemefortime-divisionduplexingorthogonalfrequencydivisionmultiplexingbasedonmachinelearning.IEICETransactionsonCommunications,102(11),829-835.