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龙图腾网获悉东南大学申请的专利一种基于LSTM神经网络的SINS及GNSS组合导航系统容错方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119573710B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411487639.7，技术领域涉及：G01C21/16；该发明授权一种基于LSTM神经网络的SINS及GNSS组合导航系统容错方法是由张涛;张帅帅;杨泰泓;陈国庆;胡斌设计研发完成，并于2024-10-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于LSTM神经网络的SINS及GNSS组合导航系统容错方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于LSTM神经网络的SINS及GNSS组合导航系统容错方法，针对SINSGNSS松组合导航系统中的突变故障和缓变故障，提出一套基于LSTM神经网络辅助的故障检测与系统容错方法。利用新息马氏距离辅助卡方检验算法实时检测出系统中存在的突变故障，再利用序贯概率比算法检测系统中存在缓变故障。利用基于M估计的抗差卡尔曼滤波完成对系统的鲁棒性增强工作，从而有效抑制突变故障对系统的影响。利用LSTM神经网络替补的方式，有效抑制缓变故障对系统的影响，实现信号修复。通过对GNSS信号中存在的两种故障进行检测与容错，提升组合导航定位的精度。

本发明授权一种基于LSTM神经网络的SINS及GNSS组合导航系统容错方法在权利要求书中公布了：1.一种基于LSTM神经网络的SINS及GNSS组合导航系统容错方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤1，建立SINS及GNSS组合导航模型；然后，针对GNSS位置数据中携带的突变故障量测野值，采用基于新息序列马氏距离辅助的残差卡方检验方法即MD卡方进行检验，判断是否存在突变故障； 步骤2，针对GNSS位置数据中存在概率携带的缓变故障，采用序贯概率比算法SPRT，当缓变故障出现时，构造序贯概率比增量，建立基于序贯概率比增量的缓变故障判别模型，并设置阈值，当序贯概率比增量值为负时，则判定SINS及GNSS系统含有缓变故障； 步骤3，根据步骤1和步骤2中MD卡方算法和SPRT算法检测的结果，判断SINS及GNSS系统中是否含有故障，并判断是否含有突变故障和缓变故障；只要系统出现突变故障或缓变故障，即判定SINS及GNSS系统出现故障； 步骤4，对SINS及GNSS系统进行容错处理；当GNSS位置信息被检测到含有缓变故障时，引入LSTM神经网络模型；LSTM神经网络的形成分为训练阶段和预测阶段；当GNSS的位置信息无故障时，完成LSTM的训练阶段；当GNSS的位置信息含有缓变故障时，利用LSTM训练好的位置信息替换原始GNSS的位置信息，完成系统的在线重构； 步骤5，当GNSS位置信息被检测到仅含有突变故障时，为了抑制量测野值对组合导航系统产生的影响，引入加权矩阵限制和修正新息矩阵； 步骤6，进行SINS及GNSS组合导航，并输出导航结果。

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