[發(fā)明專利]一種GNSS/INS緊組合濾波器及導(dǎo)航方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010549660.0
• 申請(qǐng)日: 2020-06-16
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN111854741B
• 公開(kāi)（公告）日: 2022-08-09
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 肖凱;孫付平;張倫東;朱新慧;李萬(wàn)里;何勱航
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 中國(guó)人民解放軍戰(zhàn)略支援部隊(duì)信息工程大學(xué)
• 主分類號(hào): G01C21/16
• 分類號(hào): G01C21/16;G01C21/20;G01S19/47;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 鄭州睿信知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 41119
• 代理人: 吳敏

1.一種GNSS/INS緊組合濾波器，其特征在于，該緊組合濾波器包括Kalman濾波器和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；所述Kalman濾波器用于根據(jù)GNSS的偽距、多普勒數(shù)據(jù)和INS預(yù)測(cè)星地距離、相對(duì)速度進(jìn)行實(shí)時(shí)濾波解算；所述深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型包括輸入層、隱藏層和輸出層，其中隱藏層包括第一隱藏層和第二隱藏層；其中輸入層的神經(jīng)元為INS的位置誤差、速度誤差、姿態(tài)誤差和各顆衛(wèi)星的偽距觀測(cè)誤差；第一隱藏層分為偽距誤差部分和INS誤差部分，兩者相互獨(dú)立，偽距誤差部分與輸入層中各顆衛(wèi)星偽距觀測(cè)誤差對(duì)應(yīng)的神經(jīng)元全連接，第一隱藏層的INS誤差部分與輸入層中INS的位置誤差、速度誤差、姿態(tài)誤差對(duì)應(yīng)的神經(jīng)元全連接，第二隱藏層中各神經(jīng)元與第一隱藏層中的各神經(jīng)元全連接；輸出層的神經(jīng)元為INS的位置誤差、速度誤差、姿態(tài)誤差；所述深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型用于根據(jù)GNSS的偽距誤差和INS的狀態(tài)誤差進(jìn)行預(yù)測(cè)得到位置誤差、速度誤差、姿態(tài)誤差，并基于得到的位置誤差、速度誤差、姿態(tài)誤差對(duì)所述Kalman濾波器進(jìn)行修正。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的GNSS/INS緊組合濾波器，其特征在于，所述的第二隱藏層中的神經(jīng)元的數(shù)量為3，用于體現(xiàn)INS預(yù)測(cè)位置與星地距離之間的隱含關(guān)系。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的GNSS/INS緊組合濾波器，其特征在于，所述的第二隱藏層中的神經(jīng)元的數(shù)量為6，用于體現(xiàn)INS預(yù)測(cè)速度與星地距離之間的隱含關(guān)系。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的GNSS/INS緊組合濾波器，其特征在于，所述輸出層的數(shù)據(jù)還包括加速度計(jì)和陀螺的零偏誤差值。

5.根據(jù)權(quán)利要求1-4中任一項(xiàng)所述的GNSS/INS緊組合濾波器，其特征在于，所述深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練時(shí)采用的參考輸出值為理想輸出值或者Kalman濾波器的狀態(tài)估計(jì)輸出值。

6.根據(jù)權(quán)利要求1-4中任一項(xiàng)所述的GNSS/INS緊組合濾波器，其特征在于，所述的Kalman濾波器的狀態(tài)方程和量測(cè)方程分別為：

其中，中的元素分別表示位置校正值、速度校正值、姿態(tài)校正值、加速度零偏校正值、陀螺零偏校正值，均為3×1矢量；I表示3×3的單位矩陣，主對(duì)角線上的元素均為1，其余元素均為0；[δr,δv,δψ,δb_a,δb_g]里的元素分別表示位置誤差、速度誤差、姿態(tài)誤差、加速度零偏誤差、陀螺零偏誤差，均為3×1矢量；表示由載體b系到地心地固e系的3×3方向余弦矩陣；表示由地球自轉(zhuǎn)角速率構(gòu)造的3×3斜對(duì)稱陣；表示加速度計(jì)比力輸出；ε_a表示加速度計(jì)噪聲，ε_g表示陀螺儀噪聲，均為3×1矢量；P表示偽距觀測(cè)值；ρ_INS表示慣性導(dǎo)航預(yù)測(cè)的接收機(jī)天線中心和衛(wèi)星天線中心之間的距離；λ表示載波波長(zhǎng)；D表示多普勒觀測(cè)值；表示慣導(dǎo)預(yù)測(cè)接收機(jī)和衛(wèi)星的相對(duì)速度；E表示1×3方向余弦矢量，具體表達(dá)式是由線性化偽距定位方程中的位置對(duì)應(yīng)項(xiàng)確定的；0表示1×3零矩陣；δt_r表示接收機(jī)鐘差，為標(biāo)量；ε_P表示偽距觀測(cè)隨機(jī)噪聲；ε_D表示多普勒觀測(cè)隨機(jī)噪聲。

7.一種GNSS/INS緊組合的導(dǎo)航方法，其特征在于，該導(dǎo)航方法采用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)GNSS/INS緊組合中的Kalman濾波器進(jìn)行修正，所述深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型包括輸入層、隱藏層和輸出層，其中隱藏層包括第一隱藏層和第二隱藏層；其中輸入層的神經(jīng)元為INS的位置誤差、速度誤差、姿態(tài)誤差和各顆衛(wèi)星的偽距觀測(cè)誤差；第一隱藏層分為偽距誤差部分和INS誤差部分，兩者相互獨(dú)立，其中，第一隱藏層的偽距誤差部分與輸入層中各顆衛(wèi)星偽距觀測(cè)誤差對(duì)應(yīng)的神經(jīng)元全連接，第一隱藏層的INS誤差部分與輸入層中INS的位置誤差、速度誤差、姿態(tài)誤差對(duì)應(yīng)的神經(jīng)元全連接，第二隱藏層中各神經(jīng)元與第一隱藏層中的各神經(jīng)元全連接；輸出層的神經(jīng)元為INS的位置誤差、速度誤差、姿態(tài)誤差；所述深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型用于根據(jù)GNSS的偽距誤差和INS的狀態(tài)誤差進(jìn)行預(yù)測(cè)得到位置誤差、速度誤差、姿態(tài)誤差，并基于得到的位置誤差、速度誤差、姿態(tài)誤差實(shí)現(xiàn)對(duì)所述Kalman濾波器的修正，以修正后的Kalman濾波器的輸出的INS狀態(tài)誤差校正量對(duì)INS的定位信號(hào)進(jìn)行校正。