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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利结合神经网络的GNSS/INS紧组合导航的自适应鲁棒抗差信息融合方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119334340B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410412136.7，技术领域涉及：G01C21/16；该发明授权结合神经网络的GNSS/INS紧组合导航的自适应鲁棒抗差信息融合方法是由薛瑞;雷晓设计研发完成，并于2024-04-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本结合神经网络的GNSS/INS紧组合导航的自适应鲁棒抗差信息融合方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种结合神经网络的GNSSINS紧组合导航的自适应鲁棒抗差信息融合方法，属于组合导航领域，解决抗差信息融合问题；方法中建立并训练好用于多通道异核广义相关熵卡尔曼滤波器各通道核参数与误差分布拟合的神经网络模型；在GNSSINS紧组合导航系统INS递推误差估计过程中，当运行时刻到达一个临近时间观测窗口长度时，预测出所述滤波器中与各颗卫星对应的各通道核函数参数；在广义相关熵卡尔曼滤波中，采用预测的各通道核函数参数进行INS误差状态估计和校正递推误差；当运行时刻到达下一个临近时间观测窗口长度后，重新预测出各通道核函数参数。本发明可以应对总体分布为非高斯形式的一般噪声，具有抗差能力。

本发明授权结合神经网络的GNSS/INS紧组合导航的自适应鲁棒抗差信息融合方法在权利要求书中公布了：1.一种结合神经网络的GNSSINS紧组合导航的自适应鲁棒抗差信息融合方法，其特征在于，包括： 步骤S1、对于使用多通道异核广义相关熵卡尔曼滤波器进行INS递推误差估计的GNSSINS紧组合导航系统，建立并训练好用于各通道核参数与误差分布拟合的神经网络模型； 步骤S2、在GNSSINS紧组合导航系统INS递推误差估计过程中，当运行时刻到达一个临近时间观测窗口长度时，利用临近时间观测窗口内各颗卫星的观测量后验误差建立误差样本概率分布直方图序列，输入神经网络模型预测出所述滤波器中与各颗卫星对应的各通道核函数参数； 步骤S3、采用预测的各通道核函数参数，进行广义相关熵卡尔曼滤波，实现INS误差状态估计和校正递推误差；当运行时刻到达下一个临近时间观测窗口长度后，返回步骤S2重新进行各通道核函数参数的预测； 步骤S2中，对第个观测通道核函数参数进行预测的过程，包括： 1）设置临近时间观测窗口长度为，当GNSSINS紧组合导航系统运行大于等于一个临近时间观测窗口长度时，得到一个校正后的各时刻位置； 2）根据校正后的各时刻位置计算第个观测通道临近个时刻的观测量后验误差样本序列； 3）利用第个观测通道临近个时刻的观测误差样本序列建立误差样本概率分布直方图序列； 4）将第个观测通道的误差样本概率分布直方图序列输入神经网络模型预测出该通道核函数的形状参数和核带宽。

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