一种基于液态时间常数网络的INS/SAR组合导航方法

本发明公开了一种基于液态时间常数网络的INS/SAR组合导航方法，采用INS和SAR的松耦合组合导航策略，包括训练和预测两个模式：训练模式：离线阶段利用已经获得的数据对LTC辅助定位预测网络进行训练，并将训练好的网络模型加载到机器上；然后，利用实时获取的数据继续在线训练网络模型，更好地拟合LTC辅助定位预测网络的输入输出关系；同时，利用卡尔曼滤波器将INS和SAR量测信息进行融合；本发明的有益效果是：建立了基于LTC神经元和闭式解近似求解的神经网络模型，加快了求解速度，并且利用LTC神经网络处理非等间隔采样时间序列和对时间序列进行预测的能力，解决了SAR量测输出时间间隔不同及滞后的问题，实现了一种INS/SAR组合导航定位方法。