基于LSTM辅助的自适应抗差车载导航方法及设备

本发明提供基于LSTM辅助的自适应抗差车载导航方法及设备，包括以通过过程噪声协方差估计计算过程噪声标度因子，动态调整卡尔曼滤波器中的过程噪声协方差矩阵Q；执行卡尔曼滤波的预测过程，获得一步预测状态值及状态预测协方差矩阵；基于预测残差向量计算抗差因子和马氏距离自适应因子，分别对先验量测噪声协方差矩阵R和预测后的状态预测协方差矩阵P进行膨胀调整；执行卡尔曼滤波的更新过程，得到当前时刻的状态最优估计及协方差矩阵；当GNSS失锁时，利用LSTM神经网络生成的伪GNSS量测值，结合过程噪声协方差估计方法，进行伪GNSS拓展卡尔曼滤波。本发明能够更好地适应不同环境下的导航系统动态特性，为组合导航系统的稳定性和可靠性提供有力支持。