一种改进灰色神经网络辅助组合导航方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种改进灰色神经网络辅助组合导航方法及系统，包括：获取GNSS正常工作时的GNSS数据；其中所述GNSS数据包括北向速度、东向速度、纬度和经度；对GNSS正常工作时的GNSS数据进行野值处理；将野值处理后的GNSS数据输入灰色预测模型，得到GNSS数据序列的拟合值和预测值；利用野值处理后的GNSS数据及GNSS数据序列的拟合值作为训练样本集对径向基RBF神经网络进行训练，得到训练好的RBF神经网络模型；将GNSS数据序列的预测值输入训练好的RBF神经网络模型，获得预测输出的GNSS数据；在GNSS失锁的情况下，将预测输出的GNSS数据替代缺失数据进行GNSS/SINS组合导航，得到组合导航结果。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种改进灰色神经网络辅助组合导航方法及系统，属于导航。

技术介绍

1、捷联惯性导航系统(strap-down inertial navigation system,sins)和全球导航卫星系统(global navigation satellite system，gnss)两者可以优势互补，所组成的组合导航系统已经被广泛应用于军事、交通、农业等领域。然而，gnss/sins组合导航系统在复杂城市环境中使用时往往会因为建筑物遮挡或强电磁干扰导致gnss失锁。此时，系统变为纯惯导工作状态，导航误差会逐渐积累，导致导航定位精度迅速降低。因此，组合导航系统中gnss失锁导致导航性能大幅度下降的问题是目前组合导航系统亟需解决的问题。

2、中国专利cn 116224407 a提出一种gnss和ins组合导航定位方法，通过改进运动约束算法和bp神经网络算法，并将两种算法结合起来进行优势互补，有效地提高gnss失锁后gnss和ins组合导航系统的定位精度及可靠性。但是仍然存在一定的缺陷：(1)没有对导航原始数据进行野值处理，会影响神经网络预测精度本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种改进灰色神经网络辅助组合导航方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，采用七点二阶算法前推差分公式对GNSS正常工作时的GNSS数据进行野值处理，具体包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，判断对应点的数据yi是否为野值，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将野值处理后的GNSS数据输入灰色预测模型，得到GNSS数据序列的拟合值和预测值，包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述RBF神经网络模型包含1个输入层、1个隐含层和1个输出层。

6.根据权利要求5所述...

【技术特征摘要】

1.一种改进灰色神经网络辅助组合导航方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，采用七点二阶算法前推差分公式对gnss正常工作时的gnss数据进行野值处理，具体包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，判断对应点的数据yi是否为野值，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将野值处理后的gnss数据输入灰色预测模型，得到gnss数据序列的拟合值和预测值，包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述rb...

【专利技术属性】
技术研发人员：王其，陈明星，
申请(专利权)人：南京信息工程大学，
类型：发明
国别省市：