神经网络辅助的组合导航系统信息融合方案附视频

被引：9

作者：

柴霖

袁建平

方群

黄良伟

机构：

[1] 西北工业大学航天学院

[2] 西北工业大学航天学院陕西西安

[3] 陕西西安

来源：

西北工业大学学报 | 2005年 / 01期

关键词：

组合导航; BP神经网络; 自适应联邦滤波; Kalman滤波;

D O I：

暂无

中图分类号：

V249.328 [];

学科分类号：

081105 ;

摘要：

传统的 Kalman滤波器自适应能力弱 ,而单纯的神经网络滤波器估计精度较差 ,且网络训练经验性太强。面向组合导航领域 ,提出 BP神经网络辅助自适应联邦 Kalman滤波器方案 ,设计并实现了 SINS/GPS/TAN/SAR智能化容错组合导航系统。结合自适应滤波和神经网络两种方法共同提高系统的自适应能力 ,并提出新的神经网络输入量 ,改善了算法的实时性。系统的估计精度得到显著提高 ,仿真结果证明了该方案的可行性和有效性

引用

页码：45 / 48

页数：4

共 3 条

[1] 神经网络辅助卡尔曼滤波技术在组合导航系统中的应用研究 [J].

白宇骏 ;

徐晓苏 ;

刘国燕 .

中国惯性技术学报, 2003, (02) :42-45

[2]

NeuralNetwork Aided Kalman Filtering for Multi-target TrackingApplication. VAIDEHI V,CHITRA N,KRISHNAN C N,et al. IEEE Proc of the Radar Conference . 1999

[3]

Data Fusion andTracking of Complex Target Maneuvers with a Simplex-Trained Neural Network Based Architecture. WONG Y C,SUNDARESHAN M K. IEEE Procof the World Congress on Computational Intelligence . 1998

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