一种基于REF神经网络辅助GNSS+INS组合导航算法

肖艳红; 陈泽瑞; 欧家祥; 禹天润; 胡厚鹏

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一种基于REF神经网络辅助GNSS+INS组合导航算法

更新时间：2026-08-07

- 一种基于REF神经网络辅助GNSS+INS组合导航算法
- Vol. 24, Issue 2, Pages: 16-19+43(2026)
- 作者机构：
  
  1. 贵州电网有限责任公司电力科学研究院
  2. 贵州电网有限责任公司
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：
  CLC： TN967.2;TP183
- Published：2026
- 稿件说明：
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肖艳红, 陈泽瑞, 欧家祥, et al. 一种基于REF神经网络辅助GNSS+INS组合导航算法[J]. 2026, 24(2): 16-19+43.
DOI：

肖艳红, 陈泽瑞, 欧家祥, et al. 一种基于REF神经网络辅助GNSS+INS组合导航算法[J]. 2026, 24(2): 16-19+43. DOI：

摘要

针对GNSS+INS组合导航中，GNSS信号缺失会导致导航精度急剧下降的问题。提出了一种基于REF神经网络辅助GNSS+INS组合导航算法，首先推导了新算法数学模型，同时采用车载模型开展GNSS+INS组合导航定位实验，实验结果表明：GNSS+INS正常组合导航情况下，导航位置在N、E、U方向最大误差分别是1.87、2.12、2.44 m，在N、E、U方向RMS值分别为0.86、0.91、1.13 m

STD值分别为0.80、0.82、0.95 m。在GNSS信号失锁情况下，只有INS正常工作，导航位置误差、速度误差显著增大，通过REF神经网络模型对INS导航误差进行修正，可以有效抑制INS误差发散，此时位置误差在N、E、U方向RMS值分别提升了59.24%、63.35%、68.87%，速度误差在N、E、U方向RMS值分别提升了46.03%、45.99%、47.22%。新算法旨在当GNSS信号缺失INS单独导航时，通过学习可以抑制INS误差发散，对导航信息进行修正，保障组合导航系统的正常工作，提升导航精度和可靠性。

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关键词

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