改进的GPS/INS组合导航：神经网络增强卡尔曼滤波算法

在现代导航领域，研究神经网络辅助的GPS/INS组合导航滤波算法显得尤为重要。传统的卡尔曼滤波器在高空高速条件下，由于GPS信号易失锁，可能导致滤波器发散，从而严重影响组合导航系统的精度。卡尔曼滤波以其简单、精确的特点在导航中广泛应用，但在面对复杂环境下的非线性问题时，其性能受限。 为了弥补这一缺陷，研究者引入了BP（Back Propagation）神经网络，这是一种具有自组织和自学习能力的非线性模型。BP神经网络通过实时在线训练，在GPS信号稳定时收集数据，学习并拟合复杂的运动模型。当GPS信号丢失时，神经网络可以根据之前学习到的知识，辅助卡尔曼滤波器进行预测和校正，显著提升导航精度，尤其是在GPS信号缺失时仍能保持一定的滤波效果。 本文的主要贡献在于提出了一种融合卡尔曼滤波和BP神经网络的组合导航滤波策略，即松散组合方式。这种方式避免了紧密组合的复杂性和计算负担，同时保持了较高的导航精度和稳定性。在系统结构上，GPS/INS组合导航系统包括卡尔曼滤波模式和BP神经网络预测模式，两者根据GPS信号的可用性灵活切换。在GPS信号正常时，使用卡尔曼滤波器处理数据，而在信号丢失时，依靠神经网络进行预测和补偿，确保了导航系统的持续有效运行。 通过这种方式，神经网络辅助的GPS/INS组合导航滤波算法能够在极端条件下提供更稳定的导航性能，对于军事和民用领域的应用具有显著优势。然而，未来的研究方向可能包括优化神经网络的训练策略，提高其适应性和鲁棒性，以及进一步降低系统的复杂性和计算需求，以实现更高的实时性和效率。这项研究对于提升组合导航系统的实用性和可靠性具有重要的理论和实践意义。