[发明专利]一种基于遗传神经网络的GPS/INS组合导航方法

权利要求书

1.一种基于遗传神经网络的GPS/INS组合导航方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、采用Kalman滤波器对GPS信号和惯性导航的数据进行融合，输出融合后的导航数据，具体为：

S11、根据惯性导航模块采集的载体参数，至少包括角速度信息加速度矢量f^b和磁力计信息，获取惯性导航输出的速度参数和位置参数，速度参数包括地理坐标系中东、北、天方向上的速度，位置参数包括纬度L，经度λ，高度h；

S12、将步骤S11中获得的惯性导航参数和GPS输出的位置速度信息进行Kalman滤波，获得融合后的导航数据；

S2、采用步骤S12中Kalman滤波的输出作为训练神经网络的期望值，以惯性导航模块产生的速度参数和位置参数作为神经网络的输入对网络进行训练，使得网络具有惯性导航的误差预测能力；

S3、在GPS信号丢失时，将神经网络接入到系统中来预测惯性导航的输出误差并补偿和修正惯性导航的输出。

2.根据权利要求1所述的一种基于遗传神经网络的GPS/INS组合导航方法，其特征在于，所述步骤S11的具体方法为：

S111、使用处理器读取惯性导航模块采集的载体参数，包括角速度信息加速度矢量f^b和磁力计信息；

S112、通过求解如下四元数微分方程得到实时的四元数q₀，q₁，q₂，q₃

q·0q·1q·2q·3=0.50-ωnbxb-ωnbyb-ωnbzbωnbxb0ωnbzb-ωnbybωnbyb-ωnbzb0ωnbxbωnbzbωnbyb-ωnbxb0q0q1q2q3]]>

其中为陀螺仪在载体坐标系下的测得的三个轴的角速度信息；

S113、将获得的q₀，q₁，q₂，q₃代入下式得到姿态矩阵

Cnb=q0+q1+q2+q32(q1q2+q0q3)2(q1q3-q0q2)2(q1q2-q0q3)q0-q1+q2-q32(q2q3+q0q1)2(q1q3+q0q2)2(q2q3-q0q1)q0-q1-q2+q3]]>

根据与方向余弦的关系：

可求得载体的姿态角θ、γ、

S114、根据步骤S111获得的载体加速度矢量f^b和步骤S113求解的姿态矩阵求解下式的微分方程得到载体在导航坐标系下的三个方向上的速度信息：

v·n=Cbnfb-(2ωien+ωenn)×vn+gn]]> 1

式中v＝[v_N v_E v_U]^T分别为地理坐标系中东、北、天方向上的速度，为地球自转角速度，gⁿ为重力加速度；

S115、通过下式可分别求出惯性导航输出的位置参数，其中L为纬度，λ为经度，h为高度；

L=L(0)+∫vNdtRM+h]]>

λ=λ(0)+∫vEdtRN+h]]>

h＝h(0)+∫v_Udt

则根据步骤S114和步骤S115获得惯性导航模块输出的位置和速度信息。