动态GPS卡尔曼滤波中的神经网络算法研究

摘要：

GPS导航系统噪声具有非先验性,而传统的卡尔曼滤波器要求假设动态模型和观测模型的噪声统计特性已知,因此传统卡尔曼滤波导航定位的方法定位精度不高.本文提出采用前向神经网络辅助调节卡尔曼滤波器,这样既考虑了现实环境的动态变化对系统模型造成的随机干扰影响,又融合了神经网络的自学习性和自适应性,使其具有自适应能力以应付动态环境的扰动,其中自适应利用神经网络的BP算法得以实现.仿真研究表明:该算法优于普通的卡尔曼滤波器.

关键词：全球定位系统、卡尔曼滤波、导航定位、神经网络

所属期刊栏目：30

分类号：TP872(远动技术)

资助基金：国家自然科学基金49901013

在线出版日期：2007-08-27（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：1-3,48