[發明專利]基于INS/CNS的組合導航方法

在審

• 申請號: 202111046661.4
• 申請日: 2021-09-06
• 公開（公告）號: CN113804189A
• 公開（公告）日: 2021-12-17
• 發明（設計）人: 王嵐;馮立達;黃娟;胡偉;柳笛;張乃星;劉曉飛;孫青
• 申請（專利權）人: 國家海洋局北海預報中心((國家海洋局青島海洋預報臺)(國家海洋局青島海洋環境監測中心站))
• 主分類號: G01C21/16
• 分類號: G01C21/16;G01C21/02;G01C21/20;G06N3/02;G06N3/08
• 代理公司: 青島清泰聯信知識產權代理有限公司 37256
• 代理人: 張媛媛

1.一種基于INS/CNS的組合導航方法，其特征在于，包括以下步驟：

訓練步驟：基于天文導航系統實際輸出數據進行擬合輸出處理，獲得擬合輸出數據；基于實際輸出數據和擬合輸出數據的差值，進行學習處理，對神經網絡進行訓練；

誤差預測步驟：使用若干個時刻的天文導航系統實際輸出數據和對應的擬合輸出數據之差，作為訓練后神經網絡的輸入，預測當前及未來時刻天文導航系統擬合誤差值；

頻率及誤差補償步驟：在慣性導航系統存在輸出的前提下，在天文導航系統的采樣間隔內，使用預測的擬合誤差值對當前及未來時刻的天文導航系統的擬合輸出數據進行修正，實現慣性導航系統及天文導航系統采樣頻率的同步；

將頻率同步處理后的誤差補償后的天文導航系統輸出數據，或天文導航系統擬合數據，與慣性導航系統輸出數據進行融合處理，實現對慣性導航系統姿態輸出數據和位置輸出數據的修正。

2.如權利要求1所述的導航方法，其特征在于，所述訓練步驟包括：

獲取天文導航系統在k'時刻的實際輸出數據，所述實際輸出數據用于表示目標的真實位置，包括目標姿態數據V_CNS(k′)以及目標位置數據P_CNS(k′)；

對天文導航系統輸出指標進行擬合處理，獲得k時刻擬合輸出數據，所述擬合輸出數據包括目標姿態擬合數據V_CNS(k)以及目標位置擬合數據P_CNS(k)；

取n個連續時刻的目標姿態數據V_CNS(k′)和目標姿態擬合數據V_CNS(k)相減，獲得速度差值Dv，取n個連續時刻的目標位置數據P_CNS(k′)和目標位置擬合數據P_CNS(k)相減，獲得位置差值Dp；

采用n-1個連續時刻的速度差值Dv和位置差值Dp作為訓練樣本，采用第n個時刻的速度差值Dv和位置差值Dp作為當前時刻誤差值，學習輸出數據與擬合輸出數據之間的誤差值與當前時刻誤差值之間的關系；

基于所述關系，訓練神經網絡。

3.如權利要求2所述的導航方法，其特征在于，對天文導航系統數據進行擬合處理的方法包括：

獲得天文導航系統輸出擬合方程：

f(x)＝x^T(X^TWX)^-1X^TWy；

其中：

f(x)＝[V_CNS(k)P_CNS(k)]；

x＝[k；k；1]；

k′表示時刻，且k′＝1,1+n,1+2n,...,n為大于2的整數；

W表示對角元素為w_k′的對角矩陣，w_k′表示高斯核函數；

對擬合方程進行進行求解，獲得天文導航系統在k時刻擬合輸出的目標姿態數據V_CNS(k)以及目標位置數據P_CNS(k)。

采用當前時刻的擬合誤差值可進行當前時刻的擬合輸出數據的修正。

4.如權利要求3所述的導航方法，其特征在于，頻率及誤差補償的方法包括：

將n²-n+1個時刻的天文導航擬合數據與修正后的擬合數據之差作為訓練后神經網絡的輸入，神經網絡預測k時刻天文導航系統預測擬合誤差值

采用預測擬合誤差值對k時刻天文導航系統擬合輸出值進行校正，獲得校正姿態數據及校正位置數據

校正后獲得同步的采樣數據和

5.如權利要求4所述的導航方法，其特征在于，預測當前及未來時刻天文導航系統擬合誤差值的方法包括：

計算速度差值Dv和位置差值Dp，得：

將k′-n²,k′-(n-1)n,k′-(n-2)n,...,k′-n時刻的擬合數據誤差值作為學習輸入；經過遺忘門對輸入信息的處理和權重更新，再經過輸出門的解算，獲得k′時刻的學習輸出：天文導航系統擬合誤差值

6.如權利要求5所述的導航方法，其特征在于，實現對慣性導航系統姿態輸出數據和位置輸出數據的修正的方法包括：

以平臺失準角、速度誤差、位置誤差、陀螺常值漂移和加速度計常值偏置作為狀態量、頻率同步后的CNS姿態、位置數據與天文導航系統輸出的姿態數據、位置數據之差和折射視高度誤差作為系統觀測量，通過CKF完成對天文導航系統輸出數據的姿態誤差δV和位置誤差δP的最優估計，根據δV和δP對INS解算出的姿態V_INS(k)和位置P_INS(k)誤差進行校正，獲得高精度的INS/CNS組合導航信息V′_INS(k)和P′_INS(k)：