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龙图腾网恭喜湖南跨线桥航天科技有限公司申请的专利一种基于神经网络的捷联惯导系统误差补偿方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118816865B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411302375.3，技术领域涉及：G01C21/16；该发明授权一种基于神经网络的捷联惯导系统误差补偿方法是由余东峰;张国柱;苏畅;王孝辉;罗敏;成葵交;潘芳香;朱勇;马华东;张羽设计研发完成，并于2024-09-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经网络的捷联惯导系统误差补偿方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于神经网络的捷联惯导系统误差补偿方法，包括：S1、构建一包含多个神经网络层的深度神经网络模型；S2、收集捷联惯导系统在不同条件下的实际运行数据，该实际运行数据包括加速度计和陀螺仪的测量值，以及位置信息；S3、对所收集到的捷联惯导系统在不同条件下的实际运行数据进行预处理；S4、将预处理后的运行数据划分为一定比例的训练集、测试集和验证集；S5、采用训练集对步骤S1中构建的深度神经网络模型进行训练；S6、将最终的深度神经网络模型集成到捷联惯导系统，通过实时采集捷联惯导系统的输出数据，并输入至深度神经网络模型中，以得到误差估计值并调整导航参数。本发明具有泛化能力强、适应性好等优点。

本发明授权一种基于神经网络的捷联惯导系统误差补偿方法在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的捷联惯导系统误差补偿方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、构建一包含多个神经网络层的深度神经网络模型；S2、收集捷联惯导系统在不同条件下的实际运行数据，该实际运行数据包括加速度计和陀螺仪的测量值，以及位置信息；S3、对所收集到的捷联惯导系统在不同条件下的实际运行数据进行预处理；S4、将预处理后的运行数据划分为一定比例的训练集、测试集和验证集；S5、采用训练集对步骤S1中构建的深度神经网络模型进行训练，通过最小化深度神经网络模型输出的误差估计值与真实误差值之间的差异以优化深度神经网络模型的参数，并采用验证集对所训练的深度神经网络模型进行验证，得到最终的深度神经网络模型；S6、将最终的深度神经网络模型集成到捷联惯导系统，通过实时采集捷联惯导系统的输出数据，并输入至深度神经网络模型中，以得到误差估计值，通过该误差估计值调整导航参数；所述步骤S2还包括：构建陀螺仪误差模型和加速度计误差模型；分别通过陀螺仪误差模型和加速度计误差模型对加速度计和陀螺仪的测量值进行矫正；所述陀螺仪误差模型的详细公式为： 式中，δkgpp为比例因子误差，为零偏误差，p＝x，y，z，为由安装角误差引起的非直角坐标系bg系与直角坐标系b系间的坐标变换矩阵，对上述陀螺仪误差模型进行并行整理得到： 式中， 为理论角速度，为陀螺实际测得的角速度，εb为零位漂移值，δKG为刻度误差矩阵，δkg为陀螺仪误差模型的刻度系数误差，为陀螺仪误差模型的安装误差、μg为陀螺仪误差模型的失准角误差，将进行移项整理可得陀螺的误差模型表达式为： 同理得到加速度计误差模型的表达式为： 式中， 式中，为理论比力增量，为加速度计实际测得的比力增量，为加速度计测量零偏，δKA为加速度计刻度误差矩阵，δkA为加速度计误差模型的刻度系数误差，μa为加速度计误差模型的失准角误差、为加速度计误差模型的安装误差。

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