BP神经网络在捷联惯导初始对准中的应用研究

• 作者: 刘伟 赵玉新 高伟
• 来源期刊: 哈尔滨工程大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: BP神经网络 卡尔曼滤波 初始对准 捷联惯导
• 年，卷（期）: 2003,（5）
• 页码范围: 513-517
• 页数: 5页
• 分类号: TP18
• 字数: 3291字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-7043.2003.05.010

摘要

提出了基于多层BP神经网络的滤波器,并用于捷联惯导初始对准中.采用BP网络替代初始对准系统中的闭环卡尔曼滤波器,可以确保系统的误差状态始终为小量,实现了惯导初始对准中的滤波与校正功能.采用BP神经网络滤波的优点是:数据并行计算速度快,在滤波时不需要初始数据.仿真结果表明,这种方法简化了系统运算的代数结构,提高了系统状态估值运算的实时性,并且可以保证系统的对准精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘伟	哈尔滨工程大学自动化学院	128	1536	21.0	35.0
2	高伟	哈尔滨工程大学自动化学院	113	1125	19.0	26.0
3	赵玉新	哈尔滨工程大学自动化学院	65	663	13.0	23.0