本发明公开了一种基于离散灰色神经网络模型的车辆GNSS/INS组合导航方法，包括以下步骤：S1：根据微惯性器件输出的角增量和比力，利用惯导数值更新算法解算车辆的姿态、速度和位置；S2：建立基于DGM(1,1)的离散灰度预测模型；S3：改进多层神经网络MLP；S4：设计基于离散灰度神经网络的混合智能预测算法DGM‑MLP；S5：以惯导误差方程为状态方程，INS解算的位置与GNSS的位置之差为观测量或者INS解算的位置与伪GNSS位置之差为观测量，利用卡尔曼滤波器KF对组合导航系统进行状态估计；S6：卡尔曼滤波器KF估计得到的位置、速度和姿态误差对惯导解算结果进行输出校正，陀螺和加表误差对惯导进行反馈校正。本发明能够有效解决GNSS信号失效时导航精度降低的问题。
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来源：北方有色网
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