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资源说明：在高空高速条件下，GPS信号失锁致使常规的卡尔曼滤波器发散，从而导致组合导航系统精度严重下降。以BP神经网络辅助技术手段对GPS/INS组合导航滤波算法实施精度补偿，即在GPS信号锁定时，对神经网络进行实时在线训练，而当在GPS信号失锁时，利用之前训练好的神经网络进行组合导航滤波，以解决精度严重下降问题。
【神经网络辅助GPS/INS组合导航滤波算法】
在现代导航技术中，GPS（全球定位系统）和INS（惯性导航系统）的组合导航系统被广泛应用于高空高速环境，以提供精确的位置、速度和姿态信息。然而，在某些情况下，如高楼大厦遮挡或干扰环境下，GPS信号可能会丢失，导致卡尔曼滤波器发散，进而严重影响组合导航系统的精度。为了解决这一问题，研究者提出了一种基于BP神经网络辅助的GPS/INS组合导航滤波算法。
**卡尔曼滤波** 是一种最优估计理论在导航系统中的应用，它能够通过融合不同传感器的数据来优化估计结果。在正常工作状态下，卡尔曼滤波器使用GPS和INS的速度、位置差值作为输入，输出校正后的导航信息。但当GPS信号失锁时，卡尔曼滤波器无法有效地处理失锁情况，导致滤波效果恶化。
**神经网络辅助技术** 则是为了解决上述问题而引入的。特别是在GPS信号锁定时，系统利用实时在线训练的BP神经网络，通过学习和适应INS和GPS的观测数据，提高对系统状态的预测能力。一旦GPS信号丢失，预训练的神经网络可以替代卡尔曼滤波器，根据之前的训练结果预测导航信息，从而保持系统的导航精度。
**系统结构** 通常，GPS/INS组合导航系统有两种组合方式：松散组合和紧密组合。松散组合方式结构简单，可靠性高，即使GPS信号丢失也能继续工作，适合用于本文提出的方案。系统中，卡尔曼滤波模式和BP神经网络预测模式并存，根据GPS信号的可用性切换。在训练阶段，多BP神经网络并行结构用于提高训练效率和精度。
**卡尔曼滤波设计** 包括状态方程和量测方程，其中状态转移矩阵、系统噪声驱动矩阵、量测矩阵等参数是关键。在GPS信号可用时，卡尔曼滤波器根据这些方程更新和融合导航信息。
**BP神经网络设计** BP神经网络是一种反向传播算法，具有良好的非线性拟合能力。其结构包括输入层、隐藏层和输出层，隐藏层使用sigmoid函数实现非线性转换，输出层则采用线性函数。网络的权值和阈值通过训练样本进行调整，以最小化误差。
**仿真验证** 使用MATLAB进行的仿真结果表明，神经网络辅助的滤波算法能有效降低纯惯导系统因GPS失锁导致的速度和位置误差，提高导航精度。例如，仿真显示在900秒内，东向、北向和天向的速度误差得到了很好的控制，验证了算法的有效性。
神经网络辅助的GPS/INS组合导航滤波算法通过结合卡尔曼滤波的优化能力和BP神经网络的非线性学习能力，能够在GPS信号不稳定或丢失时维持导航系统的高精度，这对于高空高速飞行器的导航至关重要。这种技术有望在未来导航系统的设计中发挥重要作用，提高系统在各种复杂条件下的鲁棒性和可靠性。
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