摘要：由微機電慣性導航系統(tǒng)和全球定位系統(tǒng)構成的組合導航系統(tǒng)在衛(wèi)導信號失鎖的情況下,純慣導定位誤差將迅速發(fā)散。為了抑制慣導系統(tǒng)誤差發(fā)散,提出了改進的徑向基神經網絡與自適應卡爾曼濾波算法,并提出了新的網絡訓練模型,采用自適應量子粒子群算法改進徑向基神經網絡的結構設計與參數(shù)。在衛(wèi)導信號可用時用組合導航數(shù)據訓練神經網絡,當衛(wèi)導信號失鎖時,由改進的徑向基神經網絡預測自適應卡爾曼濾波的量測,使濾波器繼續(xù)為系統(tǒng)提供速度與位置修正值。實驗結果表明,轉彎行駛狀態(tài)下,衛(wèi)星失鎖15s時,相比較原算法,水平定位精度提高了62%,有效抑制了慣導誤差。