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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))

摘要：本发明提供一种基于INSCNS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。

主权项：1.一种基于INSCNS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；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VCNSk′以及目标位置数据PCNSk′；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VCNSk以及目标位置拟合数据PCNSk；取n个连续时刻的目标姿态数据VCNSk′和目标姿态拟合数据VCNSk相减，获得速度差值Dv，取n个连续时刻的目标位置数据PCNSk′和目标位置拟合数据PCNSk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；其中，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：fx＝xTXTWX-1XTWy；其中：fx＝[VCNSkPCNSk]；x＝[k；k；1]； k′表示时刻，且k′＝1,1+n,1+2n,...,n为大于2的整数；W表示对角元素为wk′的对角矩阵，wk′表示高斯核函数； 对拟合方程进行进行求解，获得天文导航系统在k时刻拟合输出的目标姿态数据VCNSk以及目标位置数据PCNSk；采用当前时刻的拟合误差值可进行当前时刻的拟合输出数据的修正。

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百度查询： 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)) 基于INS/CNS的组合导航方法