基于长短期记忆神经网络的自适应容错方法

针对传统的全球导航卫星系统/惯性导航系统(global navigation satellite system/inertial navigation system, GNSS/INS)紧组合系统容错方法对故障处理方式单一、环境适应性差的问题，提出了一种基于长短期记忆神经网络的自适应故障容错方法。该方法基于长短期记忆神经网络建立GNSS伪距、伪距率预测模型。发生故障时，通过分量检测法定位故障观测的维度，并引入相对差分定位精度分析故障观测对系统定位精度的影响，从而实现隔离与重构策略的动态选择。利用实测数据从可见星数、几何构型、故障持续时间3个角度设置多组环境进行仿真实验。仿真结果表明，所提方法对复杂环境具有更好的适应能力，可有效降低故障存续期间系统的定位误差，提高系统的故障检测性能。