本发明属于磁力计和惯性导航系统数据融合领域和智能算法辅助定位领域,具体涉及一种基于神经网络的INS和磁力计组合定位技术。针对运行中GPS失效时的定位方法,现有方法大多集中于使用智能学习算法来解决。但是目前的方法都集中于利用智能学习算法来建立INS数据和定位误差之间的关系。此类方法只能保持短暂的定位精度,随着GPS失效时间的延长,终将发散。本发明提出了一种基于磁力计的组合定位方案,从理论上分析了磁力计与位置之间的关系,在GPS有效时利用智能学习算法建立磁力计与位置之间的模型。随后当GPS失效时,利用磁力计和训练完成的智能算法预测位置。由于预测的位置可能是离散且带噪声的,所以利用INS组合得到连续且精确的位置。
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