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龙图腾网获悉天津大学申请的专利基于RNN-CNN神经网络的GPS-INS组合定位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：CN115826023B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202210877237.2，技术领域涉及：G01S19/47；该发明授权基于RNN-CNN神经网络的GPS-INS组合定位方法是由董辉;马永涛设计研发完成，并于2022-07-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于RNN-CNN神经网络的GPS-INS组合定位方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于RNN‑CNN神经网络的GPS‑INS组合定位方法，包括下列步骤：构建GPS数据集和INS数据集；第二步，搭建基于GRU的循环神经网络RNN模型模型；基于时序的卷积神经网络CNN模型设计；Stacking集成模块设计；GPS‑INS组合导航设计：在GPS信号可用时，利用神经网络训练INS系统的误差模型；在GPS信号缺失时，利用神经网络预测INS的误差并修正INS的输出。

本发明授权基于RNN-CNN神经网络的GPS-INS组合定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于RNN-CNN神经网络的GPS-INS组合定位方法，包括下列步骤： 第一步，构建GPS数据集和INS数据集，并进行数据预处理； 第二步，搭建基于GRU的循环神经网络RNN模型模型：输入的时序INS数据首先流入以一对一形式展开的GRU层的第1层，通过第1层的GRU层后输出的长度不变，并且每个时间步记忆状态为已经更新的序列，然后此序列流入以多对一形式展开的GRU层的第2层，GRU层的第2层输出下一个时间步的新的记忆状态，并作为GRU层的第3层的输入；在GRU层的第3层搭配了全连接神经网络Dense层进行神经网络稳定性的调节，神经元个数为前一层的12；在GRU层的第4层继续搭配Dense层，神经元个数也为前一层的12；最后由输出层输出目标时刻的INS误差值，并且各个GRU层之间采取堆叠的方式进行连接； 第三步，基于时序的卷积神经网络CNN模型设计：将最近L个时刻具有N维属性，包括INS位置、速度和累积误差的数据展开后类比为网格数据，通过卷积神经网络处理，选择的卷积核大小为3×3，步幅为1；在池化层选取最大池化函数，池化核大小为2×2，步幅s为2；在对输入的数据做最大池化操作后，先将得到的特征拉成一维，将其输入全连接层进行ReLU激活，输出INS的误差； 第四步，Stacking集成模块设计：在Stacking集成模块中将需要被组合的模型称为个体学习器，用来组合其他学习器的模型称为元学习器；将RNN和CNN作为个体学习器，将全连接神经网络作为元学习器；RNN-CNN预测模型分为2个层次，并且在训练RNN-CNN前，先将训练集分为两部分，第1部分分别用于第1层次中的RNN和CNN，然后用第1层次训练得到的模型去预测第2部分训练集，得到的输出预测值经过拼接作为新的输入，训练第2层次全连接神经网络模型，最终输出的为第2部分训练集对应时刻的实测值； 第五步，GPS-INS组合导航设计：在GPS信号可用时，利用神经网络训练INS系统的误差模型；在GPS信号缺失时，利用神经网络预测INS的误差并修正INS的输出。

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