[发明专利]基于INS/CNS的组合导航方法

说明书

本发明提供一种基于INS/CNS的组合导航方法，包括以下步骤：训练步骤：基于天文导航系统实际输出的数据进行拟合输出处理，获得基于实际输出数据和拟合输出数据的差值，对神经网络进行训练；误差预测步骤：使用天文导航系统实际输出数据和对应的拟合输出数据之差，作为神经网络的输入，预测天文导航系统拟合误差值；频率及误差补偿步骤：在天文导航系统的采样间隔内，使用预测的拟合误差值对当前及未来时刻的天文导航系统的拟合输出数据进行修正，实现惯性导航系统及天文导航系统采样频率同步；将频率同步处理后的误差补偿后的天文导航系统输出数据，或天文导航系统拟合数据，与惯性导航系统输出数据融合处理，实现对惯性导航系统数据修正。

技术领域

本发明涉及导航技术领域，具体涉及一种基于INS/CNS的组合导航方法。

背景技术

惯性导航系统(Inertial Navigation System,INS)具有自主性强、短时精度高和输出连续的优点。因此，惯性导航系统是弹道导弹、高空侦察机等航空类武器系统的重要导航系统。但是，INS同时也存在误差随时间积累的缺点。随着人类对导航定位需求的不断提高，单一的INS已经无法满足高精度的导航要求。

天文导航系统(Celestial Navigation System,CNS)，是一种通过星敏感器观测星光可直接解算出载体姿态和位置信息的导航系统，其优点是导航误差不随时间积累、定姿精度高，适用于长航时自主运行类航天航空类飞行系统的导航。但CNS存在更新频率低，和在恶劣天气条件下，定姿精度易受影响等缺点。

可见，INS和CNS都具有各自的优缺点，单独使用时都无法满足航空器长航时、高精度和高稳定性的导航需求。但INS与CNS相结合，可以提高导航系统的定姿定位精度。因此，将INS和CNS相融合组成INS/CNS组合导航系统，通过优势互补，可满足航空器对导航系统高性能的要求。

INS采样频率通常为几百赫兹，而CNS的采样频率为几十赫兹，甚至只有几赫兹。在INS/CNS组合导航系统中，不同的采样频率不可避免地会引起融合不匹配问题，进而导致了INS/CNS组合导航系统估计出的载体姿态和位置信息出现发散的现象。目前，大量基于机器学习的人工智能方法被提出用于解决INS/CNS组合导航系统的稳定性问题，该类方法在组合导航系统的可靠性和准确度之间获得了最佳平衡。但是，在多频率组合导航系统中仍存在局限性。因此，如何实现INS和CNS输出频率的同步是提高INS/CNS组合导航系统表现亟需解决的一个问题。

发明内容

本发明的目的在于解决以上技术问题，提供一种组合式导航方法。

为了实现上述目的，本发明一些实施例中，提供如下技术方案：

一种基于INS/CNS的组合导航方法，包括以下步骤：

训练步骤：基于天文导航系统实际输出的数据进行拟合输出处理，获得拟合输出数据；基于实际输出数据和拟合输出数据的差值，进行学习处理，对神经网络进行训练；

误差预测步骤：使用若干个时刻的天文导航系统实际输出数据和对应的拟合输出数据之差，作为训练后神经网络的输入，预测当前及未来时刻天文导航系统拟合误差值；

频率及误差补偿步骤：在惯性导航系统存在输出的前提下，在天文导航系统的采样间隔内，使用预测的拟合误差值对当前及未来时刻的天文导航系统的拟合输出数据进行修正，实现惯性导航系统及天文导航系统采样频率的同步；

将频率同步处理后的误差补偿后的天文导航系统输出数据，或天文导航系统拟合数据，与惯性导航系统输出数据进行融合处理，实现对惯性导航系统姿态输出数据和位置输出数据的修正。

本发明一些实施例中，所述训练步骤包括：