基于 RISS 重新计算方法的 CNN–Transformer-Enhanced GNSS/RISS 集成导航算法 刘哲军（Zhejun Liu） 关连武（Lianwu Guan） 王曦（Xi Wang） 孙慧光（Huiguang Sun） 马莱克·卡拉伊姆（Malek Karaim） 高彦斌（Yanbin Gao）

《Electronics》：CNN–Transformer-Enhanced GNSS/RISS Integrated Navigation Algorithm Based on RISS Recomputed Method Zhejun Liu, Lianwu Guan, Xi Wang, Huiguang Sun, Malek Karaim and Yanbin Gao

　　

摘要

动态道路车辆的连续导航信息通常通过集成的惯性导航系统（INS）/全球导航卫星系统（GNSS）解决方案来提供。通过使用更少的惯性传感器并降低计算需求，简化惯性传感器系统（RISS）成为车辆导航应用中INS的一个非常合适的替代方案。本文提出了一种基于RISS重计算方法（RRM）的CNN–Transformer增强型GNSS/RISS集成导航算法。具体来说，首先使用RISS重计算方法来减少RISS误差。此外，采用CNN和Transformer模型进一步估计RISS误差模型，从而提高观测精度并在GNSS中断期间减少导航误差。最后，通过陆地车辆导航实验评估了所提出方法的可行性和有效性。实验结果表明，基于RRM的CNN–Transformer算法能够在复杂的陆地车辆环境中提高定位精度和鲁棒性。