NARX 神經網絡在北斗組合導航失鎖時的應用*

王雪硯，佘世剛，朱 雅，敬心靈，陸佳偉

（常州大學，江蘇 常州 213164）

0 引言

導航定位技術在科技發展迅速的當今至關重要。近年來，我國自主研發的北斗導航系統（beidou navigation satellite system，BDS）全面部署，其定位精度較于一、二代有了很大的提高，但是在遇連續高層建筑物或隧道等被遮擋的情況時，北斗信號易受到干擾而出現中斷現象。此時，相對單一的導航系統，組合導航能夠實現定位數據的相互補償。慣性導航系統是一種不依賴于外部信息，也不向外部輻射能量的自主式導航系統，其中的捷聯慣性導航系統（strap-down inertial navigation system，SINS）依靠算法比平臺式慣性導航系統抗干擾能力更強，短時精度更高，穩定性更強。BDS 和SINS 互相配合的導航系統能夠優缺互補，但當系統受到外界干擾時北斗信號失鎖，而SINS 的誤差會隨著時間積累而增大，單靠SINS 系統無法保證定位精度。因此，為了提高組合導航定位精度，需解決北斗信號失鎖的問題。

如今，采用神經網絡來模擬出當衛星信號受到干擾時的定位數據已成為一種新型方法，例如BP神經網絡或者RBFNN 神經網絡。其中，BP 網絡的模型有單向靜態的特點，因此，對不穩定、自相關性的時間序列的泛化能力較差。而RBFNN 網絡的解釋性較差，容易在訓練數據較少情況下出現數據病態的現象，從而影響定位精度。

為了避免上述問題，本文提出一種帶外部輸入的非線性自回歸神經網絡（nonlinear autoregressive with external input，NARX）。該網絡對比之前兩種算法的最大優點是將時間序列前階滯后的輸出值反饋后當作當前輸入值，這一優點在北斗信號失鎖情況下對實時運動的載體進行定位尤其重要。……