Методы на основе искусственного интеллекта для повышения точности интегрированной навигационной системы при отсутствии сигнала ГНСС. Аналитический обзор

<a href="http://www.elektropribor.spb.ru/upload/medialibrary/9a5/3_28_Al_Bitar.pdf"><img width="297" alt="Скачать статью.jpg" src="/upload/medialibrary/5ec/Skachat-statyu.jpg" height="43" title="Скачать статью.jpg"></a>
<p style="text-align: justify;">
<span style="font-family: Georgia, serif;"><i>Ограничения при использовании фильтра Калмана (ФК) послужили стимулом для изучения альтернативных методов интеграции инерциальных навигационных систем (ИНС) с глобальными навигационными спутниковыми системами (ГНСС), в основе которых лежат технологии искусственного интеллекта (ИИ). За последние два десятилетия появилось большое количество исследований, обосновывающих возможности использования технологий ИИ в области интегрированных навигационных систем. Были предложены различные способы объединения модулей ИИ с другими частями системы ИНС/ГНСС. В статье представлена новая классификация этих схем, основанная на функциональных характеристиках модулей ИИ в системе ИНС/ГНСС. Дается также краткое пояснение к каждой схеме с описанием ее преимуществ и недостатков. Рассматриваются некоторые аспекты, которые необходимо учитывать в будущих исследованиях в этой области.</i></span><br>
</p>
<p style="text-align: justify;">
<b><span style="font-family: Georgia, serif;">Ключевые слова:</span></b><span style="font-family: Georgia, serif;"> инерциальные навигационные системы, глобальные навигационные спутниковые системы, искусственный интеллект, нейронные сети, фильтр Калмана.</span>
</p>
<table class="accordion">
<tbody>
<tr>
    <td>
<b>ОБ АВТОРАХ</b>
    </td>
    <td>
        <p>
<b>Аль Битар</b> Надер. Аспирант кафедры «Системы автоматического управления», Московский Государственный Технический Университет (МГТУ) им. Баумана (Россия).
        </p>
        <p>
<b>Гаврилов </b>Александр Игоревич. Кандидат технических наук, доцент кафедры «Системы автоматического управления», МГТУ им. Н.Э. Баумана.
        </p>
        <p>
<b>Халаф</b> Вассим. Начальник лаборатории навигации, Институт прикладных наук и технологий (Дамаск, Сирия).
        </p>
    </td>
</tr>
</tbody>
</table>
<p>
<b>Для цитирования: </b>
</p>
<p>
     Аль Битар Н., Гаврилов А.И., Халаф В. Методы на основе искусственного интеллекта для повышения точности интегрированной навигационной системы при отсутствии сигнала ГНСС. Аналитический обзор // Гироскопия и навигация. 2019. Т. 27. №4. С. 3-28. DOI 10.17285/0869-7035.0014
</p>
<p>
<b>Английская версия статьи в журнале Gyroscopy and Navigation</b><br>
</p>
<p>
     Nader Al Bitar, Gavrilov, A. & Khalaf, W. Artificial Intelligence Based Methods for Accuracy Improvement of Integrated Navigation Systems During GNSS Signal Outages: An Analytical Overview. Gyroscopy Navig. 11, 41–58 (2020). <a href="https://doi.org/10.1134/S2075108720010022">https://doi.org/10.1134/S2075108720010022</a><br>
</p>