基于INS/CNS的组合导航方法技术

本发明专利技术提供一种基于INS/CNS的组合导航方法，包括以下步骤：训练步骤：基于天文导航系统实际输出的数据进行拟合输出处理，获得基于实际输出数据和拟合输出数据的差值，对神经网络进行训练；误差预测步骤：使用天文导航系统实际输出数据和对应的拟合输出数据之差，作为神经网络的输入，预测天文导航系统拟合误差值；频率及误差补偿步骤：在天文导航系统的采样间隔内，使用预测的拟合误差值对当前及未来时刻的天文导航系统的拟合输出数据进行修正，实现惯性导航系统及天文导航系统采样频率同步；将频率同步处理后的误差补偿后的天文导航系统输出数据，或天文导航系统拟合数据，与惯性导航系统输出数据融合处理，实现对惯性导航系统数据修正。数据修正。数据修正。

【技术实现步骤摘要】
基于INS/CNS的组合导航方法


[0001]本专利技术涉及导航
，具体涉及一种基于INS/CNS的组合导航方法。

技术介绍

[0002]惯性导航系统(Inertial Navigation System,INS)具有自主性强、短时精度高和输出连续的优点。因此，惯性导航系统是弹道导弹、高空侦察机等航空类武器系统的重要导航系统。但是，INS同时也存在误差随时间积累的缺点。随着人类对导航定位需求的不断提高，单一的INS已经无法满足高精度的导航要求。
[0003]天文导航系统(Celestial Navigation System,CNS)，是一种通过星敏感器观测星光可直接解算出载体姿态和位置信息的导航系统，其优点是导航误差不随时间积累、定姿精度高，适用于长航时自主运行类航天航空类飞行系统的导航。但CNS存在更新频率低，和在恶劣天气条件下，定姿精度易受影响等缺点。
[0004]可见，INS和CNS都具有各自的优缺点，单独使用时都无法满足航空器长航时、高精度和高稳定性的导航需求。但INS与CNS相结合，可以提高导航系统的定姿定位精本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于INS/CNS的组合导航方法，其特征在于，包括以下步骤：训练步骤：基于天文导航系统实际输出数据进行拟合输出处理，获得拟合输出数据；基于实际输出数据和拟合输出数据的差值，进行学习处理，对神经网络进行训练；误差预测步骤：使用若干个时刻的天文导航系统实际输出数据和对应的拟合输出数据之差，作为训练后神经网络的输入，预测当前及未来时刻天文导航系统拟合误差值；频率及误差补偿步骤：在惯性导航系统存在输出的前提下，在天文导航系统的采样间隔内，使用预测的拟合误差值对当前及未来时刻的天文导航系统的拟合输出数据进行修正，实现惯性导航系统及天文导航系统采样频率的同步；将频率同步处理后的误差补偿后的天文导航系统输出数据，或天文导航系统拟合数据，与惯性导航系统输出数据进行融合处理，实现对惯性导航系统姿态输出数据和位置输出数据的修正。2.如权利要求1所述的导航方法，其特征在于，所述训练步骤包括：获取天文导航系统在k'时刻的实际输出数据，所述实际输出数据用于表示目标的真实位置，包括目标姿态数据V
CNS
(k
′
)以及目标位置数据P
CNS
(k
′
)；对天文导航系统输出指标进行拟合处理，获得k时刻拟合输出数据，所述拟合输出数据包括目标姿态拟合数据V
CNS
(k)以及目标位置拟合数据P
CNS
(k)；取n个连续时刻的目标姿态数据V
CNS
(k
′
)和目标姿态拟合数据V
CNS
(k)相减，获得速度差值Dv，取n个连续时刻的目标位置数据P
CNS
(k
′
)和目标位置拟合数据P
CNS
(k)相减，获得位置差值Dp；采用n
‑
1个连续时刻的速度差值Dv和位置差值Dp作为训练样本，采用第n个时刻的速度差值Dv和位置差值Dp作为当前时刻误差值，学习输出数据与拟合输出数据之间的误差值与当前时刻误差值之间的关系；基于所述关系，训练神经网络。3.如权利要求2所述的导航方法，其特征在于，对天文导航系统数据进行拟合处理的方法包括：获得天文导航系统输出拟合方程：f(x)＝x
T
(X
T
WX)
‑1X
T
Wy；其中：f(x)＝[V
CNS<...

【专利技术属性】
技术研发人员：王岚，冯立达，黄娟，胡伟，柳笛，张乃星，刘晓飞，孙青，
申请(专利权)人：国家海洋局北海预报中心国家海洋局青岛海洋预报台国家海洋局青岛海洋环境监测中心站，
类型：发明
国别省市：