仪器仪表学报

作者：奔粤阳，王奕霏，李 倩，魏廷枭，周一帆

单位：奔粤阳,1.哈尔滨工程大学智能科学与工程学院,,王奕霏,1.哈尔滨工程大学智能科学与工程学院,,李 倩,1.哈尔滨工程大学智能科学与工程学院,,魏廷枭,1.哈尔滨工程大学智能科学与工程学院,,周一帆,1.哈尔滨工程大学智能科学与工程学院,

关键词：SINS/GNSS组合导航;GNSS中断;双通道结构;残差长短期记忆神经网络;深度神经网络

基金：黑龙江省自然科学基金(YQ2021E011)、国家自然科学基金(52371368,51979047)资助

针对全球导航卫星系统信号中断情况下SINS/GNSS组合导航系统无法持续进行误差校正的问题,提出一种基于双通道Residual-LSTM的SINS/GNSS组合导航算法。首先,考虑到SINS经度、纬度误差传播特性不同所导致的模型输入、输出信息之间的非线性相关性差异化,构建具有不同权重系数的双通道长短期记忆神经网络模型结构,并引入遗忘信息共享机制自适应地利用历史导航数据对经度、纬度信息进行拟合预测。其次,针对深层神经网络存在的模型退化和梯度消失问题,在多层双通道LSTM网络之间建立残差高速通道形成Residual-LSTM模型结构,以增加不同网络层次之间的信息传播路径。最后,通过实船数据验证本文所提算法的有效性。实验结果表明,与基于常规智能方法的SINS/GNSS组合导航算法相比,所提组合导航算法在GNSS信号中断期间经度误差降低了51.97%,纬度误差降低了31.45%。

来源：2024年第4期

《仪器仪表学报》期刊编辑部

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