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作者：吴思远;左大华;姜明;
单位：东南大学信息科学与工程学院;南京海善达信息科技有限公司;
摘要：当载体(如无人机、船只和车辆等)在极端环境下运动时，可能会出现可见卫星消失的情况，这会导致全球卫星导航系统(Global Navigation Satellite System, GNSS)信号出现短暂或长时间的丢失(失锁)。在这种情况下，融合导航将被迫切换到纯惯性导航系统(Inertial Navigation System, INS),纯惯性导航运行时间的增加会导致误差不断累积，导航精度快速下降。为解决GNSS信号丢失后INS精度快速下降的问题，提出基于变换器(Transformer)网络辅助的GNSS与INS融合导航技术。当GNSS信号锁定时，Transformer网络利用当前的INS信息和GNSS增量信息(2个相邻时刻GNSS位置信息的变化量)来训练出二者的映射关系；当GNSS信号失锁时，Transformer网络利用之前训练出的映射关系，由当前的INS信息预测GNSS增量信息，并将INS信息和预测的GNSS信息进行融合导航。仿真结果表明，基于Transformer网络辅助的GNSS与INS融合导航技术，在GNSS信号短暂或一定时间内失锁的条件下，仍然可以提供稳定可靠的导航信号。此外，Transformer网络辅助的融合导航方法为其他网络辅助的融合提供了参考。
关键词：惯性导航系统;;全球卫星导航系统;;融合导航;;失锁;;变换器神经网络
基金资助：国家自然科学基金(62271137)~~
