[发明专利]利用神经网络模型在线学习和补偿的GNSS/INS组合导航方法有效
| 申请号： | 202310769700.6 | 申请日： | 2023-06-28 |
| 公开（公告）号： | CN116499469B | 公开（公告）日： | 2023-09-08 |
| 发明（设计）人： | 薛瑞;邓子朋 | 申请（专利权）人： | 北京航空航天大学 |
| 主分类号： | G01C21/20 | 分类号： | G01C21/20;G01S19/37;G01S19/45 |
| 代理公司： | 北京天达知识产权代理事务所有限公司 11386 | 代理人： | 李明里 |
| 地址： | 100191*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种利用神经网络模型在线学习和补偿的GNSS/INS组合导航方法，属于组合导航技术领域；包括：GNSS/INS组合导航过程中GNSS正常时，在设定的周期内，交替训练第一神经网络和第二神经网络；通过逐个周期循环，使第一神经网络和第二神经网络中始终有一个处于训练过程的训练状态和另一个处于训练好的待命状态；其中，训练好的神经网络用于实现根据输入的INS数据预测出伪GNSS信号功能；当导航过程中GNSS丢失时，将处于待命状态的神经网络接入组合导航的组合结构；将INS数据输入到接入的神经网络，利用神经网络预测出的伪GNSS信号通过卡尔曼滤波器对INS原始数据进行补偿输出定位结果。本发明在GNSS丢失时能做出符合用户当前所处环境的预测，具有很强的实时性和灵活性。 | ||
| 搜索关键词： | 利用 神经网络 模型 在线 学习 补偿 gnss ins 组合 导航 方法 | ||
【主权项】：
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