申请/专利权人：南京信息工程大学

申请日：2024-01-09

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN117890950A

主分类号：G01S19/47

分类号：G01S19/47;G01S19/52;G01S19/37;G01C21/16;G06N3/0499

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.03#实质审查的生效;2024.04.16#公开

摘要：本发明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GNSSSINS组合导航，得到组合导航结果。

主权项：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：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GNSSSINS组合导航，得到组合导航结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 南京信息工程大学 一种改进灰色神经网络辅助组合导航方法及系统

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