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[发明专利]基于集成神经网络的GNSS/INS组合导航系统故障检测方法-CN202310860927.1有效
发明人：薛瑞;杜雨舒 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2023-07-14 - 公布日： 2023-09-26 - 主分类号： G01C25/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于集成神经网络的GNSS/INS组合导航系统故障检测方法，属于组合导航技术领域，方法包括：构建1D‑CNN网络，利用建立的训练数据进行分类训练，使1D‑CNN网络能够对组合导航系统的缓变故障进行检测；构建VAE‑LSTM网络，利用建立的训练数据进行无监督训练，使VAE‑LSTM网络能够对组合导航系统的突变故障进行检测；采用基于1D‑CNN和VAE‑LSTM网络并行的方式进行组合导航系统的故障检测，将1D‑CNN和VAE‑LSTM网络的检测结果进行融合，得出最终的故障判定结果。本发明的方案具有了同时检测缓变和突变故障的能力，提高故障检测的准确性。
基于集成神经网络 gnss ins 组合导航系统故障检测方法

[发明专利]基于信息融合的深度学习网络的紧组合导航故障检测方法-CN202310973344.X在审
发明人：薛瑞;杜雨舒 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2023-08-04 - 公布日： 2023-09-08 - 主分类号： G01S19/20 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于信息融合的深度学习网络的紧组合导航故障检测方法，属于组合导航技术领域，方法包括：采集GNSS/INS紧组合导航系统正常导航下单颗卫星的卡尔曼滤波的新息数据中的伪距时间序列；进行归一化后得到归一化时间序列；对归一化时间序列分别进行两种不同的二维编码处理得到两种二维图像；将两种二维图像输入到基于信息融合的深度学习网络进行分类训练；在训练过程中，利用每一种图像训练对应的特征网络分别提取各自的特征数据，再经特征融合和分类判别训练后，实现对卫星正常和故障状态分类；采用训练好的深度学习网络，对组合导航系统定位过程中的单星故障进行检测。
基于信息融合深度学习网络组合导航故障检测方法

[发明专利]一种基于时间序列二维编码的紧组合导航故障检测方法-CN202310904055.4在审
发明人：薛瑞;杜雨舒 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2023-07-24 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： G06V10/82 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于时间序列二维编码的紧组合导航故障检测方法，属于组合导航技术领域，方法包括：对采集的GNSS/INS组合导航系统正常导航下单颗卫星的卡尔曼滤波的新息数据中的伪距数据进行时间序列二维编码得到二维图像；利用二维图像进行VAE‑GAN深度神经网络的无监督训练；使VAE‑GAN深度神经网络能够对单颗卫星的故障进行检测；采用训练好的VAE‑GAN深度神经网络，对组合导航系统定位过程中的单星故障进行检测。本发明提高系统对故障的敏感度，避免了故障检测训练中样本不均衡的问题。
一种基于时间序列二维编码组合导航故障检测方法