[发明专利]一种基于Elman神经网络在线学习辅助的GNSS/INS组合导航方法在审

专利信息
申请号: 202011281769.7 申请日: 2020-11-16
公开(公告)号: CN112505737A 公开(公告)日: 2021-03-16
发明(设计)人: 王庆;杨高朝;张欢;张坤;宋爱国;赵国普 申请(专利权)人: 东南大学
主分类号: G01S19/47 分类号: G01S19/47;G01C21/16;G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 南京众联专利代理有限公司 32206 代理人: 周蔚然
地址: 210096 *** 国省代码: 江苏;32
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摘要: 发明公开了一种基于Elman神经网络在线学习辅助的GNSS/INS组合导航方法,包括两部分:(1)、实现基于常规的GNSS/MEMS‑INS组合导航算法,设计卡尔曼滤波器对GNSS信号和惯性导航的数据进行融合,输出融合后的导航数据;(2)、在步骤(1)的基础上设计神经网络模型,然后将步骤(1)得到的惯性导航数据和卡尔曼滤波器输出的数据,分别作为训练神经网络的样本输入和样本输出,对神经网络模型进行训练,本发明在无人机导航系统GNSS信号丢失的情况下预测惯性导航系统的输出误差,并用该误差数据对惯性导航系统的输出进行补偿和修正,以实现导航系统在GNSS信号丢失的情况下,惯性导航系统能在神经网络算法的辅助下输出精确的导航数据。
搜索关键词: 一种 基于 elman 神经网络 在线 学习 辅助 gnss ins 组合 导航 方法
【主权项】:
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