一种GNSS信号受阻时Elman神经网络辅助紧组合导航方法

摘要

本发明公开了一种GNSS信号受阻时Elman神经网络辅助紧组合导航方法，以惯性和GNSS紧组合导航系统模型为基础，针对GNSS信号失锁时的紧组合导航问题，动态Elman神经网络预测模型，来对惯导的误差模型和GNSS的补偿模型进行学习；当GNSS信号缺失时，利用训练好的神经网络预测出GNSS的输出误差并补偿惯导的输出，使误差不会急剧发散，让系统继续进行组合导航。最后利用设计的低成本下的紧组合导航模块进行实地测量，将采集的信息进行预处理，组成训练神经网络的样本数据对Elman神经网络模型进行训练。本算法能在GNSS信号缺失100s的情况进行预测，使系统仍然能进行紧组合导航。