基于BP神经网络的GPS/SINS姿态测量融合算法

摘要：

针对传统全球定位系统/捷联惯性导航系统(global positioning system/ strapdown inertial navigation system,GPS/SINS)组合系统信息融合技术存在的不足,设计了适用于GPS/SINS组合系统姿态测量的反向传播(back-propagation,BP)神经网络模型,并在标准BP算法基础上,采用限制初始权值和阈值、动态删减隐含层节点数和修改激活函数的改进算法,从而减小BP算法在GPS/SINS组合姿态测量过程中的训练误差,提高网络训练的相应速度及精度.最后通过算法仿真和分析结果图得出改进后的BP神经网络算法在GPS/SINS组合姿态测量系统中高效可行,且测姿性能优越.

关键词：全球定位系统/捷联惯性导航系统(GPS/SINS)、信息融合、反向传播(BP)神经网络、姿态测量

所属期刊栏目：26

分类号：TN964.1

资助基金：国家自然科学基金61301126;重庆市自然科学基金cstc2013jcyjA40032,cstc2013jcyjA40034,cstc2013jcyjA40041The National Natural Science Foundation of China61301126;The Natural Science Foundation Project of Chongqing CSTCcstc2013jcyjA40032,cstc2013jcyjA40034,cstc2013jcyjA40041

在线出版日期：2016-01-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：478-482,506