基于At-LSTM的GNSS失锁环境定位技术研究

摘要

针对全球导航卫星系统(GNSS)/捷联惯性导航系统(SINS)的组合导航系统在GNSS失锁环境中定位精度下降的问题,在组合导航系统卡尔曼滤波模型的基础上,提出了基于注意力机制的长短期记忆网络(At-LSTM)辅助的组合导航系统。在GNSS信号可用时,利用测量数据进行网络训练,在GNSS失锁环境中,基于SINS测量,使用已训练网络重建GNSS信号,通过卡尔曼滤波模型进行定位,同时引入注意力机制以区分网络输入对输出的重要程度,以保障组合导航系统的稳定性。进行移动实验平台在GNSS失锁环境中的定位对比实验,结果表明:相较于纯惯导定位,At-LSTM辅助的组合导航系统在运行30 s时,分别将东向和北向的定位误差降低了54.8%和18.2%;在运行90 s时则分别将东向和北向的定位误差降低了81.5%和67.3%,有效避免了定位结果的发散,显著提升了组合导航系统在GNSS信号失锁环境中的定位精度。

关键词

组合导航 / GNSS失锁 / 卡尔曼滤波 / 长短期记忆网络 / 注意力机制