支持向量机在初始对准状态估值中的应用

摘要：

在捷联惯导系统初始对准状态估值过程中,针对传统Kalman滤波器的实时性问题,提出了基于支持向量机( SVM)网络的滤波器.采用闭环Kalman滤波器的输入和输出数据作为训练样本对进行训练得到SVM模型.通过仿真实验对比表明,采用SVM网络滤波器的估计精度与采用闭环Kalman滤波器的相当,但估计速度比较快.

关键词：支持向量机、初始对准、卡尔曼滤波、捷联惯导系统

所属期刊栏目：27

分类号：TP273(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金60972118,61031001;北京市教育委员会科技计划面上项目KM201110772011;北京市学术创新人才计划项目PHR201006115、PHR200906131、PHR201106226

在线出版日期：2012-06-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：70-73