精品文档---下载后可任意编辑基于 BP 神经网络对 INS/GPS 组合导航数据融合技术的讨论的开题报告1.选题背景和讨论意义随着现代导航技术的进展，INS/GPS 组合导航已经成为了一种重要的导航方式。但是，由于 INS 和 GPS 各自的优势和劣势，单独使用会存在一些问题。INS 会存在积分漂移等问题，而 GPS 在城市峡谷等地形复杂的地区容易受到信号干扰。因此，如何对 INS/GPS 进行数据融合，就成为了讨论的重点。其中，BP 神经网络作为一种常用的机器学习方法，已被应用于数据融合技术。本讨论将探讨基于 BP 神经网络对 INS/GPS组合导航数据融合技术的应用讨论探究。2.讨论目的本讨论的目的是基于 BP 神经网络对 INS/GPS 组合导航数据融合技术进行讨论和应用，进一步优化导航系统的性能和精度。具体来说，主要包括以下几个方面：（1）掌握 INS 和 GPS 数据融合的基本原理和算法。（2）设计 BP 神经网络的结构和参数，实现对 INS 和 GPS 数据的融合。（3）验证 BP 神经网络在 INS/GPS 组合导航中的应用效果，比较融合前后的导航精度和稳定性。3.讨论内容和方法（1）INS 和 GPS 数据融合的基本原理。首先介绍 INS 和 GPS 原理及其各自的优缺点，再深化探讨数据融合的基本原理和算法。（2）BP 神经网络的建模和训练。设计 BP 神经网络的结构和参数，采集 INS 和 GPS 数据，利用 BP 算法对数据进行训练和优化。（3）INS/GPS 组合导航数据融合的实验验证。通过实验验证 BP 神经网络在 INS/GPS 组合导航中的融合效果，以及相对于单一导航方式的性能和精度提升。4.预期讨论成果本讨论的预期成果如下：（1）对 INS 和 GPS 数据融合技术有更深化的理解和掌握。精品文档---下载后可任意编辑（2）设计出适用于 INS/GPS 组合导航的 BP 神经网络结构和参数。（3）通过实验验证，验证 BP 神经网络在 INS/GPS 组合导航中的有效性，并比较融合前后的导航精度和稳定性。5.讨论进度安排（1）前期讨论：对 INS 和 GPS 数据融合技术进行详细讨论和分析，设计 BP 神经网络的结构和参数。（2）中期讨论：采集 INS 和 GPS 数据，通过 BP 算法进行模型训练和优化。（3）后期讨论：通过实验验证 BP 神经网络在 INS/GPS 组合导航中的有效性，分析数据融合前后的导航精度和稳定性。（4）论文撰写：根据讨论成果进行论文撰写和整理，提交论文答辩。6.预期讨论贡献本讨论的贡献主要在于：（1）对...
