采用小波神经网络的惯导系统初始对准

• 作者: 任明荣 刘星桥 谢玲 陈家斌
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 航空航天
• 关键词: 小波神经网络 初始对准 卡尔曼滤波
• 年，卷（期）: 2004,（30）
• 所属期刊栏目: 工程与应用
• 页码范围: 215-217,229
• 页数: 4页
• 分类号: V249.322
• 字数: 2883字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2004.30.067

摘要

小波神经网络具有收敛速度快、结构简单、计算量少等优点.该文首先论证了小波神经网络的理论基础,然后给出了小波神经网络的参数估值方法及隐层小波元个数的确定依据,并将其用于惯导初始对准中.仿真结果表明,该方法能有效地实现初始对准的状态估计,既得到了与卡尔曼滤波器相当的精度,又减少了卡尔曼滤波的过渡时间,提高了系统的实时性及收敛性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谢玲	北京理工大学信息科学技术学院自动控制系	44	388	11.0	18.0
2	陈家斌	北京理工大学信息科学技术学院自动控制系	125	1283	20.0	28.0
3	刘星桥	北京理工大学信息科学技术学院自动控制系	21	227	8.0	14.0
4	任明荣	北京理工大学信息科学技术学院自动控制系	5	38	4.0	5.0