摘要：由微机电惯性导航系统和全球定位系统构成的组合导航系统在卫导信号失锁的情况下,纯惯导定位误差将迅速发散。为了抑制惯导系统误差发散,提出了改进的径向基神经网络与自适应卡尔曼滤波算法,并提出了新的网络训练模型,采用自适应量子粒子群算法改进径向基神经网络的结构设计与参数。在卫导信号可用时用组合导航数据训练神经网络,当卫导信号失锁时,由改进的径向基神经网络预测自适应卡尔曼滤波的量测,使滤波器继续为系统提供速度与位置修正值。实验结果表明,转弯行驶状态下,卫星失锁15s时,相比较原算法,水平定位精度提高了62%,有效抑制了惯导误差。