深层次捕获时空特征的神经网络IMU定位模型

中国惯性技术学报页数： 9 2025-10-30

摘要：针对现有神经网络模型在惯性导航中忽略惯性测量单元（IMU）序列时间特征、相互依赖性与周期性，导致定位精度下降的问题，提出一种深度融合Xception与Transformer结构的神经网络IMU定位模型。该模型通过构建适合学习速度向量的初步提取层、深层次提取层和速度回归层，以捕获IMU序列的复杂时空特性。在四种公开IMU数据集（RONIN、RIDI、IDOL和IMUNET）上验证... （共9页）

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