论文部分内容阅读
当GNSS信号失锁时,GNSS/INS组合导航系统的误差会随着时间而积聚从而失去导航的功能。通过理论分析和数学建模,本文提出了一种基于卡尔曼滤波-RBF神经网络预测INS误差并进行补偿,从而弥补GNSS失锁无法导航的缺陷。卡尔曼滤波器为神经网络的训练提供了数据预处理的作用。通过跑车实验和仿真,最后证实了方法的可行性,在平均位置误差为3米的情况下,能够持续30秒左右的精准预测。