基于BP神经网络组合导航融合算法
文章针对卡尔曼滤波算法的缺陷,建立了组合导航系统模型,提出了基于BP神经网络修正卡尔曼量噪权值的自适应卡尔曼滤波法,对量测噪声统计特性进行了自适应调整,并与传统卡尔曼算法进行计算机仿真比较.结果表明,基于BP神经网络的卡尔曼滤波器在一定程度上抑制了数据的发散,提高了导航精度.
BP神经网络、卡尔曼滤波、组合式导航
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TN9;V24
国防基金资助项目:9140A24030206DZ0115
2009-03-13(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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