[发明专利]基于遗传粒子滤波与模糊神经网络的GPS/INS组合定位方法

摘要

本发明涉及一种基于遗传粒子滤波与模糊神经网络的GPS/INS组合定位方法，属于复杂环境下的组合导航定位技术领域。该方法将模糊神经网络（FNN）作为遗传粒子滤波（GPF）的辅助算法进行应用：在GPS信号有效时，利用FNN算法建立INS导航系统的导航误差模型；在GPS信号失锁时，依靠之前训练得到的FNN误差模型对导航系统误差进行补偿。该方法克服了在城市、峡谷或森林环境下GPS信号失锁时，传统的GPS/INS组合导航系统无法提供持久的高精度实时导航问题。该方法可应用于车辆在城市、隧道等密闭复杂环境下的长距离长时间高精度导航定位。

主权项

一种基于遗传粒子滤波与模糊神经网络的GPS/INS组合定位方法，其特征在于，包括下列步骤：（1）将组合导航系统运行的区域分为训练区域和补偿区域两部分，所述训练区域为GPS信号良好的区域，所述补偿区域为GPS信号失锁的区域；（2）在训练区域，GPS和INS导航系统同时工作，首先将GPS测量的位置、速度信息与INS测量的位置、速度信息作差，并将作差结果输入滤波器进行数据融合，以得到INS系统的测量误差；（3）在采用遗传粒子滤波进行数据融合，并得出INS导航误差的同时，将该误差信息作为误差模型的理想输出，将INS中陀螺仪和加速度计的输出作为误差模型的输入，对误差模型进行建模训练；（4）当GPS失锁时，即载体进入误差补偿区域，在这一区域，组合导航系统无法得到GPS导航信息，而只能利用INS完成这一区域的自主导航，此时利用在训练区域训练得到的误差模型对INS测量得出的导航信息进行误差补偿，得到最优导航信息。