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摘要：本发明公开了一种基于注意力机制的AL‑NN神经网络组合导航方法，涉及导航定位技术领域，所述组合导航方法首先是获得信息，包括GNSS位置信息、IMU的加速度计和陀螺仪数据以及INS解算的位置、速度和姿态信息；然后，建立IMU输出、INS解算和GNSS位置增量的关系模型，构建AL‑NN神经网络模型；当GNSS信号可用时，训练模型；当GNSS信号失锁时，模型用来预测失锁期间的GNSS位置增量；最后，通过模型输出的GNSS位置以及调整的测量噪声协方差矩阵进行自适应卡尔曼滤波融合。本发明基于注意力机制的AL‑NN神经网络组合导航方法，能够在减少计算复杂度的同时，有效提高了导航的鲁棒性和精度。
主权项：1.一种基于注意力机制的AL-NN神经网络组合导航方法，其特征在于，所述组合导航方法首先是获得信息，包括GNSS位置信息、IMU的加速度计和陀螺仪数据以及INS解算的位置、速度和姿态信息；然后，建立IMU输出、INS解算和GNSS位置增量的关系模型，构建AL-NN神经网络模型；当GNSS信号可用时，训练模型；当GNSS信号失锁时，模型用来预测失锁期间的GNSS位置增量；最后，通过模型输出的GNSS位置以及调整的测量噪声协方差矩阵进行自适应卡尔曼滤波融合。
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百度查询： 湘潭大学 基于注意力机制的AL-NN神经网络组合导航方法
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