粒子群优化小波神经网络在惯导系统传递对准中的应用

被引：4

作者：

赵国荣

王希彬

高青伟

机构：

[1] 海军航空工程学院控制工程系

来源：

系统仿真学报 | 2010年 / 03期

关键词：

粒子群; 小波神经网络; 传递对准; Kalman滤波;

D O I：

10.16182/j.cnki.joss.2010.03.031

中图分类号：

TN966 [各种体制的导航系统];

学科分类号：

摘要：

为克服系统阶次较高时卡尔曼滤波实时性较差的特点,利用小波神经网络具有收敛速度快,结构简单,计算量小等优点,将其应用于惯导系统传递对准。并采用粒子群算法优化小波神经网络参数,取代传统的梯度下降法,克服了网络参数选取的盲目性,避免陷入局部极小值。仿真结果表明采用粒子群优化的小波神经网络进行传递对准,不仅获得了与Kalman滤波相同的精度,而且收敛速度快,满足了对准的实时性要求。

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页码：670 / 673

页数：4

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