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针对在高动态、强干扰的环境下,单一导航源无法满足导航要求,组合导航技术应运而生,其中捷联惯导系统(SINS)及全球定位系统(GPS)组合导航应用最为广泛。当卫星导航信号较弱甚至失锁时,单一的惯性导航误差逐渐积累,无法满足导航精度要求,提出1种埃尔曼(Elman)神经网络辅助的组合导航联邦滤波算法,基于Elman神经网络内部反馈特性和联邦滤波的并行处理能力,在GPS信号失锁前对神经网络实施训练,当卫星信号失锁时启用神经网络实时预测与解算。最后通过MATLAB仿真实验证明了该算法可以在卫星信号失锁时有效